تعرّف على كيف توفر آثار الحيوانات في الثلج نظرة ثاقبة لحركة الحياة البرية وكيف تساعد الرؤية الحاسوبية الباحثين على دراستها.

تعرّف على كيف توفر آثار الحيوانات في الثلج نظرة ثاقبة لحركة الحياة البرية وكيف تساعد الرؤية الحاسوبية الباحثين على دراستها.

يمكن للثلوج، مثل الأسطح الطبيعية الأخرى، أن تسجل نشاط الحياة البرية. على سبيل المثال، يمكن أن تعرض آثار الأقدام المتروكة في الثلج الحيوانات التي مرت، وكيف تحركت، وماذا كانت تفعل.
لعقود من الزمان، درس المتنزهون والصيادون والباحثون هذه الآثار لمعرفة المزيد عن سلوك الحيوانات البرية. لكن العملية ليست موثوقة دائمًا. يمكن أن يتحرك الثلج، ويمكن للرياح أن تطمس التفاصيل، ويمكن أن تجعل المسارات المتداخلة عملية تحديد الهوية صعبة. حتى المراقبون المدربون قد يغفلون عن الأنماط المهمة.

التطورات التكنولوجية تجعل من السهل الآن تفسير هذه العلامات. على وجه الخصوص، رؤية الكمبيوتر، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يسمح للآلات بتحليل البيانات المرئية بدقة وسرعة، ويمكن استخدامه لاكتشاف وفهم آثار الحيوانات. على سبيل المثال، يمكن تدريب نماذج مثل Ultralytics YOLO11 على اكتشاف الأشكال والأنماط في صور آثار الحيوانات.
في هذه المقالة، سوف نستكشف كيف يتم الحفاظ على آثار الحيوانات في الثلج، وماذا تكشف عن الحياة البرية، وكيف تجعل رؤية الكمبيوتر التتبع أكثر كفاءة.
آثار الحيوانات هي علامات تتركها الحيوانات أثناء تحركها على الأسطح مثل الثلج أو التربة أو الطين. في الظروف الثلجية المناسبة، غالبًا ما تحتفظ هذه الآثار بتفاصيل أكثر حدة، مثل علامات المخالب ووسادات الأصابع والاختلافات بين القدمين الأماميتين والخلفيتين، والتي يصعب اكتشافها في الأوساخ أو العشب.

بالإضافة إلى تحديد الأنواع، يمكن أن تخبر المسافات والترتيب والاختلافات الدقيقة في المسارات الباحثين بالكثير عن الحركة والسلوك والتفاعلات مع البيئة، مما يوفر للباحثين والمتنزهين وهواة الحياة البرية رؤى قيمة حول نشاط الحيوانات.
فيما يلي بعض الميزات الرئيسية التي يبحث عنها الباحثون أثناء قراءة المسارات:
يحكي كل أثر في الثلج جزءًا من قصة حيوان. يمكن أن يكشف حجم وشكل كل طبعة، والاختلافات بين القدمين الأماميتين والخلفيتين، ووجود أو عدم وجود علامات مخالب عن الأنواع وطريقة المشي وتوزيع الوزن. على سبيل المثال، غالبًا ما تترك الثعالب والقيوط انطباعات مرئية للمخالب، بينما عادةً لا تفعل الوشق والأسود الجبلية ذلك.
نادرًا ما تظهر المسارات بمفردها. غالبًا ما تضيف القرائن مثل الروث أو قطع الفراء أو آثار الذيل أو مداخل الجحور القريبة سياقًا مهمًا. نظرًا لأن الظروف الثلجية والمسارات المتداخلة يمكن أن تطمس التفاصيل، يعتمد المتعقبون على عدة علامات معًا لبناء صورة أوضح. إن الطريقة التي يتم بها ترتيب المسارات على الثلج مفيدة بشكل خاص، حيث تسلط الضوء ليس فقط على المكان الذي ذهب إليه الحيوان، ولكن أيضًا على كيفية تحركه وتصرفه.
فيما يلي بعض أنماط آثار الحيوانات الشائعة الموجودة في الثلج:
على الرغم من وجود أدلة مختلفة تتعلق بالمسارات، إلا أن تتبع الحيوانات في الثلج لا يزال معقدًا. تؤثر الظروف الثلجية على كيفية ظهور الطبعات: يحافظ الثلج الطازج على التفاصيل، بينما يمكن للثلج المتجمد أو الذائب أو المتساقط حديثًا أن يشوه أو يغطي المسارات.
يلعب الطقس أيضًا دورًا، حيث قد تؤدي الرياح وأشعة الشمس إلى تشويش الحواف، ويمكن أن تخلق المسارات المتداخلة من حيوانات متعددة ارتباكًا. وإلى جانب ذلك، يضيف سلوك الحيوان إلى عدم القدرة على التنبؤ.
تسبت بعض الأنواع، مثل الظربان والدببة السوداء، في الشتاء، بينما يتحرك البعض الآخر بشكل غير منتظم أو يعيد تتبع مساراته. وفي الوقت نفسه، في الغابات، تتقاطع مسارات الغزلان أو الأيائل غالبًا مع الحيوانات الصغيرة أو الحيوانات المفترسة، وتُستخدم علامات إضافية مثل الروث أو الفراء أو سحب الذيل لفهم الحركة والسلوك.
لمعالجة تحديات تحليل آثار الحيوانات في الثلج، بدأ الباحثون في اللجوء إلى التكنولوجيا المتطورة مثل رؤية الكمبيوتر. على سبيل المثال، يستكشفون نماذج رؤية الكمبيوتر التي يمكنها اكتشاف وتحديد مواقع الطبعات الفردية، وفصل المسارات المتداخلة، وحتى التدريب على مجموعات بيانات مخصصة للتعرف على الميزات الخاصة بالأنواع مثل علامات المخالب وأنماط المشية.
على وجه التحديد، تدعم نماذج مثل Ultralytics YOLO11 مهام الرؤية الحاسوبية مثل الكشف عن الكائنات، والذي يمكن استخدامه لتحديد وتوطين آثار أقدام الحيوانات الفردية، وتجزئة المثيلات، والتي يمكن أن تفصل المسارات المتداخلة. من خلال تدريب نموذج مثل YOLO11 على مجموعة بيانات مخصصة لآثار أقدام الحيوانات، يمكن للباحثين تسهيل التعرف على الأنماط الخاصة بالأنواع، وتمييز المسارات المتداخلة، وتوليد نتائج أكثر اتساقًا من الملاحظة اليدوية.
الآن بعد أن رأينا كيف يمكن لرؤية الحاسوب تتبع آثار أقدام الحيوانات، دعونا نشرح كيف يتم تطبيق هذه التقنية في الأبحاث الواقعية.
لسنوات، اعتمدت معظم دراسات آثار الأقدام على تقنية تحديد آثار الأقدام (FIT). تعمل تقنية FIT عن طريق تحديد نقاط معينة على كل أثر قدم واستخدام هذه القياسات لتمييز الحيوانات عن بعضها البعض. على الرغم من فعالية هذه العملية، إلا أنها بطيئة وتتطلب خبراء مدربين وليست عملية عندما تحاول تحليل آلاف المسارات في البرية.
أظهرت دراسة حديثة حول نمور آمور في شمال شرق الصين كيف يمكن لـ FIT حتى تحديد الأفراد من آثار الأقدام في الثلج، مما يوفر طريقة موثوقة وغير جراحية لمراقبة الحيوانات المفترسة المهددة بالانقراض.

ومع ذلك، سلط الباحثون الضوء أيضًا على قيودها: فهي كثيفة العمالة ويصعب توسيع نطاقها. والأهم من ذلك، لاحظوا أن الرؤية الحاسوبية يمكن أن تؤتمت هذه العملية في المستقبل، مما يقلل الحاجة إلى القياسات اليدوية مع معالجة مجموعات بيانات أكبر بكثير.
هذا التحول بدأ بالفعل مع مشاريع مثل OpenAnimalTracks، وهي مجموعة بيانات عامة تحتوي على آلاف الآثار المصنفة من 18 نوعًا عبر الطين والرمل والثلج. باستخدام موارد كهذه، يمكن تدريب نماذج Vision AI للكشف عن الآثار وتصنيفها تلقائيًا، مما يجعل مراقبة الحياة البرية أسرع وأكثر سهولة.

من خلال البناء على أسس FIT ودمجها مع مجموعات البيانات المفتوحة ورؤية الكمبيوتر، يتجه بحث الحفظ نحو أنظمة قابلة للتطوير يمكنها تتبع الأنواع وحماية النظم البيئية - دون إزعاج الحيوانات نفسها على الإطلاق.
توضح آثار الحيوانات في الثلج كيف تتحرك الحيوانات وتتصرف وتستخدم موائلها. تتطلب قراءتها يدويًا صبرًا وخبرة، ولكن الرؤية الحاسوبية تجعل العملية أكثر كفاءة. إن استخدام أدوات مثل YOLO11 جنبًا إلى جنب مع المعرفة البشرية يجعل مراقبة الحياة البرية أكثر انسيابية، ويساعد في جهود الحفظ، ويوفر بيانات مفيدة لحماية الأنواع.
انضم إلى مجتمعنا المتنامي! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد حول الذكاء الاصطناعي. اكتشف رؤية الحاسوب في مجال التصنيع والذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات اللوجستية من خلال زيارة صفحات الحلول الخاصة بنا. لتبدأ البناء باستخدام رؤية الحاسوب، تحقق من خيارات الترخيص لدينا.