| Sumario: | A Represa Billings é considerada a maior represa da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), sendo a grande responsável pelo seu abastecimento público. Como a qualidade da sua água é afetada pela expansão urbana e atividades econômicas, há a necessidade de monitoramento contínuo. Dentre as mais promissoras ferramentas de monitoramento, as técnicas de sensoriamento remoto possuem as vantagens de, terem um baixo custo operacional e possibilidade de monitoramento em larga escala. Neste trabalho, utilizamos dados do satélite MODIS a partir da plataforma Google Earth Engine, para explicar a variação em dados de clorofila-a e turbidez obtidos in situ pela CETESB ao longo de 15 anos (2002-2017), através de regressão múltipla e do método de inteligência artificial random forest. Para a clorofila, utilizando técnicas de seleção de modelos, encontramos que o modelo mais simples e com maior explicação inclui as bandas 1, 2, 3, 5 e 7, com um R²=0.18 (P<0.001). Com o método random forest, obtivemos um R²=0.32 com as mesmas bandas, indicando maior poder de explicação em relação aos modelos lineares. Para a turbidez, ambos os métodos explicaram menos de 5% da variação nos dados, indicando uma fraca relação. Apesar do menor poder explicativo em relação ao encontrado na literatura, possivelmente devido às limitações dos dados da CETESB (como a ausência de informações do horário e ponto exatos da coleta), os modelos foram significativos, reforçando o potencial das informações a partir de satélites como indicativos de qualidade da água
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