Esse estudo propõe a aplicação do algoritmo k-medoids como etapa de pré-processamento para reduzir a cardinalidade de conjuntos de dados topológicos em simulações hidrológicas do mundo real. Assim, é importante que os medóides identificados sejam representativos para o problema simulado e que os dados reduzidos não prejudiquem a qualidade dos Modelos Hidrológicos executados na sequência de processamento. Em particular, esse trabalho investiga o uso do pré-processamento junto a dois tipos de Modelos Digitais de Terreno para bacias hidrográficas no software MOHID Studio. Como estudo de caso, foi avaliada a simulação com os dados originais vs. pré-processados de um Modelo Hidrológico para o Rio Pomba, localizado em uma região de enchentes urbanas recorrentes. Os resultados indicam que o pré-processamento reduziu a entrada da simulação em até 90%, mantendo a qualidade do Modelo Hidrológico com relação a (i) construção da rede de drenagem e (ii) ao seu perfil de nível d'água. Os resultados também mostram que os medóides escolhidos formam grupos compactos e espaçados de acordo com os índices de Calinski-Harabasz e Davies-Bouldin, o que permitiu reduzir o custo das simulações.