La observación de la distribución del fitoplancton con una alta resolución espaciotemporal es necesaria para rastrear las fuentes de nutrientes que causan floraciones algales y para entender su comportamiento en respuesta a fenómenos hidráulicos. La fotografía desde UAV, que tiene una excelente resolución temporal y espacial, es un método efectivo para obtener información sobre la calidad del agua de manera integral. En este estudio, intentamos desarrollar un método para estimar la concentración de clorofila a partir de imágenes aéreas utilizando aprendizaje automático que considera la corrección de brillo basada en la insolación y la distribución espacial de la turbidez evaluada mediante análisis de imágenes satelitales. La reflectancia de las floraciones de algas nocivas (HAB) era diferente de la del fitoplancton observado en condiciones normales; por lo tanto, las imágenes que contenían HAB fueron las causas de error en la estimación de la concentración de clorofila. Primero, se extrajeron las imágenes cuando ocurrió la floración mediante la discriminación con aprendizaje automático. Luego, se utilizaron las otras imágenes para la regresión de la concentración. Finalmente, el coeficiente de determinación entre la concentración de clorofila estimada cuando no ocurrió floración mediante el análisis de imágenes y el valor observado alcanzó 0.84. El método propuesto permite la representación detallada de la distribución espacial de la concentración de clorofila, lo que contribuye a la mejora en la gestión de la calidad del agua en embalses.