본 연구에서는 위성영상을 활용하여 단기 녹조 발생 변화를 예측하기 위한 알고리즘을 개발하고자 하였다. 분석에 활용한 위성은 Sentinel-2로 유럽우주국(European Space Agency, ESA)에서 2015년에 발사된 2A, 2017년에 발사된 2B의 쌍둥이 위성으로 다양한 분광 정보를 제공하고 있다. 연구 대상지는 대청댐과 영주댐으로 위성 관측일과 수질측정망 관측일을 매칭하여 위성 관측일을 기준으로 단기(3～7일후) Chl-a 농도 예측 알고리즘을 분석하였다. 대청댐은 2017～2023년, 영주댐은 2019～2023년의 수질측정망 자료를 활용하였으며 구름 등 기상여건을 고려하여 3일 후 예측을 위한 분석 데이터수는 58개, 5일 후는 97개, 7일 후는 57개로 구성하였다. 독립변수는 위성영상의 밴드별 반사도값, 기온, 유입량, 수위 등을 활용하였으며 종속변수는 3일 후 Chl-a, 5일 후 Chl-a, 7일 후 Chl-a 농도로 설정하였다. 분석기법은 다중회귀분석, 랜덤포레스트, XGBoost 기법을 적용하여 비교하였으며, 분석자료의 70%는 학습자료로 활용하고, 30%는 검증결과로 활용하였다. R2 및 RMSE를 비교한 결과, 검증결과 기준으로 랜덤포레스트 기법이 정확도가 높게 나타났다. 관측값에 비해 모델값이 다소 낮은 것으로 평가되었는데 데이터 개수의 제한, 고농도 Chl-a 부족에 의한 것으로 판단되었으며 분석 데이터가 누적된다면 더욱 정확한 예측 알고리즘으로 개선이 가능할 것으로 사료된다. 본 연구에서는 위성영상 기반의 단기 녹조 예측이 가능한 것으로 분석하였으며, 이를 통해 광역적이고 신속한 녹조 예측과 효율적인 녹조 관리가 가능할 것으로 기대하였다.