O trabalho, publicado na revista Harmful Algae (https://doi.org/10.1016/j.hal.2025.102836), propõe uma abordagem inovadora para a estimativa da ficocianina (PC), um pigmento característico das cianobactérias, utilizando imagens do sensor OLCI (Ocean and Land Colour Instrument) a bordo do satélite Sentinel-3. A metodologia desenvolvida combina modelos bio-ópticos e algoritmos de machine learning para aprimorar a precisão da estimativa de PC em águas interiores opticamente complexas.