A conectividade hidrológica baseada na conectividade da superfície da água controla a troca de água entre grandes rios e seus lagos de várzea, ocorrendo tanto pelo fluxo canalizado através das áreas de várzea quanto pelo transbordamento. Esse processo é fundamental para a manutenção da saúde dos ecossistemas e da biodiversidade dos corpos d’água em várzeas. Diante dos impactos das mudanças climáticas nos habitats aquáticos das várzeas, são necessários mais estudos para compreender e quantificar a conectividade entre rios e lagos, bem como sua dinâmica temporal. No entanto, poucos estudos se dedicam a estimar objetivamente a conectividade hidrológica, e novos conjuntos de dados de satélites comerciais aliados a abordagens de aprendizado de máquina podem impulsionar avanços nesse tema. Este artigo propõe um novo framework para calcular a conectividade hidrológica de pequenos lagos de várzea, denominado L-CONNECT (river-Lake CONNECTivity), aplicado ao Rio Juruá, na Amazônia. O L-CONNECT consiste na análise de similaridade espectral utilizando aprendizado de máquina no sistema rio-lago e segue três etapas principais: (i)Processo de amostragem baseado na interpretação visual independente de imagens de satélite; (ii)Extração automatizada de características de similaridade do sistema rio-lago; (iii)Treinamento e validação do algoritmo de aprendizado de máquina.No total, foram adquiridas 552 imagens de 3 metros de resolução do PlanetScope SuperDove entre 2020 e 2021 para aplicar essa abordagem. O framework L-CONNECT obteve 88% de acurácia geral, embora a estimativa de lagos não conectados tenha apresentado desafios. Descobrimos que o método conseguiu realizar estimativas precisas independentemente da distância dos lagos ao canal do Rio Juruá (acurácia média de ~86%) e que houve baixa discordância (inferior a 30%) entre as respostas da conectividade hidrológica obtidas pelos sensores Sentinel-2 e PlanetScope.Os resultados do mapeamento indicaram que os lagos estavam mais conectados ao Rio Juruá em 2021 (taxa de lagos não conectados de 28%) em comparação com 2020, o que foi explicado pelo maior acúmulo de precipitação nos meses de janeiro, fevereiro e março de 2021. Por fim, o novo framework L-CONNECT proposto aqui pode apoiar o mapeamento da conectividade hidrológica de pequenos lagos de várzea, considerando a similaridade espectral entre as águas do rio e dos lagos como um proxy para essa conectividade.