El estado de la calidad del agua de los lagos está altamente relacionado con los procesos de cuenca que son responsables de la entrega de sedimentos, nutrientes y otros contaminantes a los cuerpos de agua receptores. Se estudió la variabilidad espaciotemporal de los parámetros de calidad del agua junto con los cambios estacionales para el Lago Okeechobee, en el sur de Florida. Se analizaron las dinámicas de cuatro parámetros de calidad del agua seleccionados: fosfato total (TP), nitrógeno total de Kjeldahl (TKN), sólidos suspendidos totales (TSS) y clorofila-a (chl-a) utilizando datos de satélites y estaciones de monitoreo de calidad del agua. Se utilizaron enfoques estadísticos para establecer la correlación entre la reflectancia y los registros de calidad del agua observados. Se utilizaron datos del Landsat Thematic Mapper (TM) (2000 y 2007) y del Landsat Operational Land Imager (OLI) en 2015 en temporadas secas y húmedas para el análisis de la variabilidad de la calidad del agua en el Lago Okeechobee. Se recopilaron parámetros de calidad del agua de veintiséis (26) estaciones de monitoreo para el desarrollo y validación del modelo. En el modelo de regresión desarrollado, se utilizaron bandas individuales, razones de bandas y varias combinaciones de bandas para establecer la correlación y, por lo tanto, generar los modelos. Se empleó un enfoque de regresión lineal múltiple (MLR) y los resultados mostraron que para la temporada seca, se encontraron coeficientes de determinación (R2) más altos (R2 = 0.84 para chl-a y R2 = 0.67 para TSS) entre los datos de calidad del agua observados y los datos de reflectancia de los datos remotos. Para la temporada húmeda, los valores de R2 fueron moderados (R2 = 0.48 para chl-a y R2 = 0.60 para TSS). También se encontró que había una fuerte correlación para TP y TKN con chl-a, TSS y razones de bandas seleccionadas. El fosfato total y el TKN se estimaron utilizando modelos de regresión lineal múltiple de mejor ajuste como función de los datos de reflectancia del Landsat TM y OLI, y datos de campo. Este análisis mostró un alto coeficiente de determinación en la temporada seca (R2 = 0.92 para TP y R2 = 0.94 para TKN) y en la temporada húmeda (R2 = 0.89 para TP y R2 = 0.93 para TKN). Basado en los hallazgos, el modelo de regresión lineal múltiple (MLR) puede ser una herramienta útil para monitorear grandes lagos como el Lago Okeechobee y también predecir la variabilidad espaciotemporal de los parámetros de calidad del agua tanto ópticamente activos (Chl-a y TSS) como inactivos (nutrientes).