O método tradicional de avaliação da qualidade da água em reservatórios hídricos, o qual consiste basicamente na coleta de amostras de água e análises laboratoriais, é um método caro e ineficaz para o diagnóstico dos problemas relacionados à qualidade da água nas bacias hidrográficas e reservatórios, devido, principalmente, ao alto custo no monitoramento, interrupção nas campanhas de coleta de amostra de água por falta de verbas e falta de procedimento padronizado no Brasil. O sensoriamento remoto, através de algoritmos de regressão, processamento digital de imagens e técnicas de machine learning, são tecnologias usadas para monitorar reservatórios hídricos. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia para análise limnológica da qualidade da água em reservatórios hídricos a partir de imagens do satélite Landsat 8 OLI e a aplicação de técnicas de machine learning, baseadas em regressão linear e regressão LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator). Nesse contexto, foi realizado um estudo de caso no Reservatório de Três Marias/MG, onde foi feita a predição dos parâmetros limnológicos turbidez e sólidos totais para a validação da metodologia proposta. Essa metodologia consiste em usar dados históricos de parâmetros limnológicos da qualidade da água, informações espectrais das imagens do satélite Landsat 8 OLI, fazer o pré-processamento destes dados e utilizá-los no treinamento de modelos obtidos a partir das técnicas de regressão linear e regressão LASSO, gerando-se um modelo de predição que é disponibilizado por meio de uma plataforma web. O treinamento e teste dos modelos de regressão linear e LASSO foram realizados a partir de dados de medições in loco anteriores do Reservatório de Três Marias – MG, disponibilizados pela Companhia Energética de Minas Gerais S.A. (CEMIG). A validação dos modelos foi realizada por meio das métricas estatísticas coeficiente de determinação, erro percentual absoluto médio, erro absoluto médio, onde os principais resultados foram 0,832, 0,087 e 1,938 respectivamente. Vale ressaltar que a metodologia proposta pode ser estendida a qualquer reservatório desde que estejam disponíveis dados históricos dos parâmetros limnológicos e informações espectrais das bandas do satélite Landsat 8 OLI.