Analyse von Tierspuren im Schnee mithilfe von Computer Vision

Eine visuelle Darstellung der in diesem Artikel behandelten Konzepte finden Sie im folgenden Video.

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Schnee kann, wie andere natürliche Oberflächen auch, Aufzeichnungen von Wildtieraktivitäten liefern. Zum Beispiel können im Schnee hinterlassene Fußspuren zeigen, welche Tiere vorbeigekommen sind, wie sie sich bewegt haben und was sie getan haben.

Seit Jahrzehnten untersuchen Wanderer, Jäger und Forscher diese Abdrücke, um mehr über das Verhalten wilder Tiere zu erfahren. Aber der Prozess ist nicht immer zuverlässig. Schnee kann sich verschieben, der Wind kann Details verwischen, und überlappende Spuren können die Identifizierung erschweren. Selbst geschulte Beobachter übersehen möglicherweise wichtige Muster.

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Dank des technischen Fortschritts ist es heute einfacher, diese Zeichen zu interpretieren. Insbesondere die Computer Vision, ein Zweig der KI, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Daten mit Genauigkeit und Geschwindigkeit zu analysieren, kann zum detect und Verstehen von Tierspuren eingesetzt werden. Zum Beispiel können Modelle wie Ultralytics YOLO11 können darauf trainiert werden, Formen und Muster in Bildern von Tierspuren detect .

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Tierspuren im Schnee erhalten bleiben, was sie über Wildtiere verraten und wie Computer Vision die Verfolgung effizienter macht.

Die Bedeutung von Tierspuren im Schnee

Tierspuren sind Abdrücke, die Tiere hinterlassen, wenn sie sich durch Oberflächen wie Schnee, Erde oder Schlamm bewegen. Bei den richtigen Schneeverhältnissen bleiben in diesen Abdrücken oft schärfere Details erhalten, wie Krallenspuren, Zehenballen und die Unterschiede zwischen Vorder- und Hinterfüßen, die in Schmutz oder Gras schwerer zu detect sind. 

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Neben der Identifizierung von Arten können der Abstand, die Anordnung und die subtilen Variationen in den Spuren den Forschern viel über Bewegung, Verhalten und Interaktionen mit der Umwelt verraten und Forschern, Wanderern und Naturliebhabern wertvolle Einblicke in die Tieraktivität geben.

Hier sind einige der wichtigsten Merkmale, auf die Forscher beim Lesen von Tracks achten:

• Vorder- vs. Hinterfüße: Die Größen- und Formunterschiede zwischen Vorder- und Hinterpfoten spiegeln wider, wie ein Tier sein Gewicht verteilt und sich in seiner Umgebung bewegt.
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• Pfotenabdrücke oder Tierspuren: Anhand des Gesamtumrisses und der Größe eines Abdrucks lässt sich feststellen, welche Tierart die track hinterlassen hat.
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• Krallenabdrücke: Hundeartige Spuren, wie z. B. die von Kojoten, Füchsen und Hunden, weisen in der Regel Krallenabdrücke auf, während Katzenartige Spuren, einschließlich Rotluchse, Hauskatzen und Berglöwen, diese typischerweise nicht zeigen, es sei denn, das Tier rennt oder bewegt sich auf glattem Untergrund.
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• Spurmuster: Die Anordnung der Spuren kann Tierverhalten erkennen lassen, wobei Kojoten und Füchse oft geradlinige Spuren hinterlassen, während Haushunde eher im Zickzack wandern.
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• Schritt- und Schleifspuren: Die Breite zwischen der linken und rechten Spur (Schritt) variiert je nach Art und Gangart, und Veränderungen im Schritt können auf Bewegungsgeschwindigkeit oder Vorsicht hindeuten, während Schleifspuren von Schwänzen, Bäuchen oder Beute zusätzliche Hinweise auf die Aktivität geben.

Identifizierung von Tierspuren im Schnee 

Jede track im Schnee erzählt einen Teil der Geschichte eines Tieres. Die Größe und Form der einzelnen Abdrücke, die Unterschiede zwischen Vorder- und Hinterfüßen und das Vorhandensein oder Fehlen von Krallenspuren können Aufschluss über Art, Gangart und Gewichtsverteilung geben. Füchse und Kojoten hinterlassen zum Beispiel oft sichtbare Krallenabdrücke, während Rotluchse und Berglöwen dies normalerweise nicht tun.

Spuren tauchen selten allein auf. Hinweise wie Kot, Fellreste, Schleifspuren des Schwanzes oder nahegelegene Baueingänge liefern oft wichtige zusätzliche Informationen. Da Schneeverhältnisse und sich überschneidende Spuren Details verwischen können, verlassen sich Fährtenleser auf mehrere Anzeichen zusammen, um sich ein klareres Bild zu machen. Die Art und Weise, wie Spuren im Schnee angeordnet sind, ist besonders hilfreich und zeigt nicht nur, wohin ein Tier gegangen ist, sondern auch, wie es sich bewegt und verhalten hat.

Hier sind einige häufige track im Schnee zu sehen:

• Hüpfer: Kaninchen und Schneeschuhhasen stoßen sich mit kräftigen Hinterbeinen ab und hinterlassen große Hinterfußabdrücke vor kleineren Vorderfußabdrücken. Im Tiefschnee hinterlassen Schneeschuhhasen besonders lange Spuren.
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• Springer: Wiesel, Marder, Nerze und Bisamratten springen mit Vorder- und Hinterfüßen gleichzeitig nach vorne und bilden so ein sich wiederholendes Zwei-mal-Zwei-Muster.
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• Gänger: Waschbären, Stinktiere, Biber, Stachelschweine und Schwarzbären bewegen sich langsam und hinterlassen breite Spuren mit sichtbaren Krallenabdrücken.
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• Perfekte "Steppers": Füchse und Kojoten setzen ihre Hinterfüße fast genau dort, wo die Vorderfüße gelandet sind, wodurch gerade Linien entstehen. Kojoten neigen dazu, sich auf direktem Weg fortzubewegen, während Haushunde im Zickzack wandern.

Herausforderungen bei der Interpretation von Tierspuren im Schnee

Trotz verschiedener Hinweise auf Spuren kann die Verfolgung von Tieren im Schnee immer noch komplex sein. Die Schneeverhältnisse beeinflussen das Aussehen der Abdrücke: Frischer Schnee bewahrt Details, während verkrusteter, schmelzender oder frisch gefallener Schnee die Spuren verzerren oder bedecken kann. 

Auch das Wetter spielt eine Rolle, da Wind und Sonnenlicht die Ränder verwischen können und sich überschneidende Pfade von mehreren Tieren zu Verwirrung führen können. Darüber hinaus trägt das Verhalten der Tiere zur Unvorhersehbarkeit bei. 

Einige Arten, wie z. B. Stinktiere und Schwarzbären, halten im Winter Winterschlaf, während andere sich unregelmäßig bewegen oder ihre Spuren zurückverfolgen. In Wäldern kreuzen sich die Spuren von Hirschen, Elchen oder Rentieren oft mit kleineren Tieren oder Raubtieren, und zusätzliche Zeichen wie Kot, Fell oder Schleifspuren werden verwendet, um Bewegung und Verhalten zu verstehen.

Wie man mit Hilfe von Computer Vision Tierspuren detect kann

Um die Herausforderungen bei der Analyse von Tierspuren im Schnee zu meistern, wenden sich die Forscher nun modernsten Technologien wie der Computer Vision zu. So erforschen sie beispielsweise Computer-Vision-Modelle, die einzelne Abdrücke detect und lokalisieren, sich überlappende Spuren trennen und sogar auf benutzerdefinierte Datensätze trainiert werden können, um artspezifische Merkmale wie Krallenspuren und Gangmuster zu erkennen.

Insbesondere unterstützen Modelle wie Ultralytics YOLO11 Computer-Vision-Aufgaben wie die Objekterkennung, mit der einzelne Pfotenabdrücke identifiziert und lokalisiert werden können, und die Instanzsegmentierung, mit der überlappende Spuren getrennt werden können. Durch das Trainieren eines Modells wie YOLO11 auf einem benutzerdefinierten Datensatz von Tierfußabdrücken können Forscher die Erkennung artspezifischer Muster erleichtern, überlappende Spuren unterscheiden und konsistentere Ergebnisse als bei der manuellen Beobachtung erzielen.

Computer Vision und Forschung zur Analyse von Tierspuren

Nachdem wir nun gesehen haben, wie Computer Vision die Fußabdrücke von Tieren track kann, wollen wir uns ansehen, wie diese Technologie in der realen Forschung eingesetzt wird.

Von FIT zu offenen Datensätzen

Seit Jahren stützen sich die meisten Studien über Trittspuren auf die Footprint Identification Technology (FIT). FIT funktioniert, indem es bestimmte Punkte auf jeder Trittspur markiert und diese Messungen verwendet, um Tiere zu unterscheiden. Das Verfahren ist zwar effektiv, aber langsam, erfordert geschulte Experten und ist nicht praktikabel, wenn man Tausende von Spuren in freier Wildbahn analysieren will.

Eine aktuelle Studie über Amur-Tiger im Nordosten Chinas hat gezeigt, wie FIT sogar einzelne Tiere anhand von Fußabdrücken im Schnee identifizieren kann. Dies bietet eine zuverlässige, nicht-invasive Methode zur Überwachung gefährdeter Raubtiere. 

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Die Forschenden hoben jedoch auch die Einschränkungen hervor: Es ist arbeitsintensiv und schwer zu skalieren. Wichtig ist, dass sie feststellten, dass Computer Vision diesen Prozess in Zukunft automatisieren könnte, wodurch der Bedarf an manuellen Messungen reduziert und gleichzeitig viel größere Datensätze verarbeitet werden könnten.

Dieser Wandel beginnt bereits mit Projekten wie OpenAnimalTracks, einem öffentlichen Datensatz mit Tausenden von beschrifteten Fußabdrücken von 18 Arten in Schlamm, Sand und Schnee. Mit Ressourcen wie diesen können KI-Modelle für die automatische detect und classify detect Fußabdrücken trainiert werden, wodurch die Überwachung von Wildtieren schneller und leichter zugänglich wird.

Indem sie auf den Grundlagen von FIT aufbaut und diese mit offenen Datensätzen und Computer Vision kombiniert, bewegt sich die Naturschutzforschung in Richtung skalierbarer Systeme, die Arten track und Ökosysteme schützen können - ohne die Tiere selbst zu stören.

Wesentliche Erkenntnisse

Tierspuren im Schnee zeigen, wie sich Tiere bewegen, verhalten und ihren Lebensraum nutzen. Sie von Hand zu lesen erfordert Geduld und Erfahrung, aber mit Hilfe von Computer Vision wird dieser Prozess effizienter. Der Einsatz von Werkzeugen wie YOLO11 zusammen mit menschlichem Wissen macht die Überwachung von Wildtieren effizienter, unterstützt die Naturschutzbemühungen und liefert nützliche Daten für den Artenschutz.

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