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Se desarrolló un método automático para detectar manchas de petróleo (oil slicks) en imágenes satelitales SAR, útil para la exploración de hidrocarburos en el Mar Argentino. Estas manchas, visibles como zonas oscuras en la imagen satelital, indican posibles manaderos naturales de petróleo. El sistema desarrollado segmenta regiones oscuras, extrae características de forma y contraste, y las clasifica mediante algoritmos de machine learning. Para mejorar el rendimiento, se generaron datos sintéticos y se aplicó validación cruzada, priorizando minimizar falsos negativos. El modelo logró un recall del 87,5% y detectó manchas no vistas por expertos. Para reducir falsos positivos, se fusionaron resultados de distintas fechas en mapas de calor, destacando zonas con recurrencia de manchas.