Sistemele Lidar de fluorescenţă sunt tehnici des utilizate in monitorizarea poluării din mediul acvatic, bazându-se pe identificarea semnăturii de fluorescenţă specifică fiecărui component. Principalul scop al acestei lucrări este de a analiza petele de petrol detectate in campania experimentală din august 2007 in zona românească a Mării Negre. Sunt analizate metodele de procesare prin regresie liniară si prin relaţionare a canalelor, precum si prin reţelele neuronale artificiale. S-a observat că pentru analiza distribuţiei de contaminanţi petrolieri de-a lungul unei traiectorii, cele mai potrivite metode sunt cea a relaţionării canalelor si cea prin regresie liniară. Pentru determinarea tipului de petrol cea mai potrivită este reţeaua neuronală artificială. Fluorescence LIDAR is a useful tool in water pollution monitoring, based on the fluorescence signature of each contaminant. The main goal of this study is to analyze the oil spills detected in late 2007 summer campaign on the Romanian side of Black Sea. Artificial neural network (ANN), linear regression and channels relationship (CRM) methods are evaluated in order to identify the best option for oil spills detection and characterization. It was found that linear regression or channels relationship are suitable to use in order to reveal the distribution of oils on a sea path while ANN is suitable for identifying the type of oils.