The urban expansion of Teresina has caused environmental impacts on the Poti River due to the occurrence of eutrophication and proliferation of aquatic plants in the dry season of the year. Considering the characteristics related to water-quality monitoring in the Northeast region of Brazil, from remote sensing, this study aimed to evaluate the performance of semi-empirical algorithms in Sentinel-2 data in the detection and mapping of eutrophication and aquatic plants in the river Poti in Teresina, Piaui, Brazil. The eutrophication detection methodology involved the study of the reflectance of the water surface in the Sentinel-2 images and the respective correlation within situ data of chlorophyll-a, using the MCI, MPH and NDCI indexes. The NDCI index showed superior one-off performance than the MCI and MPH indexes. In this sense, with the NDCI, the spatio-temporal variation of eutrophication in the Poti River was identified broadly and no longer specific. In relation to aquatic plants, the NDVI index proved to be appropriate for the detection and mapping of water hyacinths, demonstrating the location of the areas covered by aquatic plants. At the beginning of proliferation, the maximum expansion rate of 854.7% was evaluated. At the end of the dry period, there was a peak of covered area of 570,145.6 m² and a production of 6,408.4 tons of fresh biomass from water hyacinths. Therefore, in both cases, it was found that the MSI sensor was suitable for the detection, mapping and monitoring of eutrophication and aquatic plants in the Poti River.Keywords: chlorophyll-a, Poti river, remote sensing, water hyacinth. Detecção e Mapeamento da Eutrofização e Plantas Aquáticas em um Rio na Região Nordeste do Brasil Usando Dados Sentinel-2 R E S U M OA expansão urbana de Teresina tem causado impactos ambientais no rio Poti devido à ocorrência de eutrofização e proliferação de plantas aquáticas na estação seca do ano. Considerando as características relacionadas ao monitoramento da qualidade da água na região Nordeste do Brasil, a partir do sensoriamento remoto, este estudo destinou-se avaliar o desempenho de algoritmos semiempíricos em dados Sentinel-2 na detecção e mapeamento da eutrofização e de plantas aquáticas no rio Poti em Teresina, Piauí, Brasil. A metodologia de detecção da eutrofização envolveu o estudo da reflectância da superfície da água nas imagens Sentinel-2 e a respectiva correlação com dados in situ de clorofila-a, por meio dos índices MCI, MPH e NDCI. O índice NDCI apresentou melhor desempenho pontual que os índices MCI e MPH. Neste sentido, com o NDCI, foi identificada a variação espaço-temporal da eutrofização no rio Poti de maneira ampla e não mais pontual. Em relação às plantas aquáticas, o índice NDVI se mostrou apropriado para a detecção e mapeamento dos aguapés, demonstrando a localização das áreas cobertas pelas plantas aquáticas. No início da proliferação foi avaliada a taxa de expansão máxima de 854,7%. No final do período seco ocorreu um ápice de área coberta de 570.145,6 m² e uma produção de 6.408,4 toneladas de biomassa fresca de aguapés. Portanto, nos dois casos, constatou-se que o sensor MSI foi adequado para a detecção, mapeamento e monitoramento da eutrofização e de plantas aquáticas no rio Poti.Palavras-chave: aguapé, clorofila-a, rio Poti, sensoriamento remoto