Analyse von Tierspuren im Schnee mittels Computer Vision

Für eine visuelle Übersicht der in diesem Artikel behandelten Konzepte, schau dir das Video unten an.

Schnee kann, wie andere natürliche Oberflächen auch, Aufzeichnungen von Wildtieraktivitäten festhalten. So können beispielsweise Fußabdrücke im Schnee 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 von Wildtieren zu erfahren. Aber das Verfahren ist nicht immer zuverlässig. Schnee kann sich verschieben, der Wind kann Details verwischen und überlappende Spuren können die Identifizierung erschweren. Selbst geschulte Beobachter können wichtige Muster übersehen.

Abb. 1: In frischem Schnee erhaltene Leopardenfußspuren. (Quelle)

Technologische Fortschritte erleichtern mittlerweile die Interpretation dieser Spuren. Insbesondere computer vision, ein Zweig der KI, der Maschinen ermöglicht, visuelle Daten mit Genauigkeit und Geschwindigkeit zu analysieren, kann zur Erkennung und zum Verständnis von Tierspuren eingesetzt werden. Beispielsweise können Modelle wie Ultralytics YOLO11 trainiert werden, um Formen und Muster in Bildern von Tierspuren zu erkennen.

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

Die Bedeutung von Tierspuren im Schnee#

Tierspuren sind Eindrücke, die entstehen, wenn sich Tiere über Oberflächen wie Schnee, Erde oder Schlamm bewegen. Bei den richtigen Schneebedingungen bewahren diese Abdrücke oft schärfere Details wie Krallenabdrücke, Zehenballen und die Unterschiede zwischen Vorder- und Hinterfüßen, die in Erde oder Gras schwerer zu erkennen sind.

Abb. 2: Tierspuren auf verschiedenen Oberflächen. (Quelle)

Jenseits der Identifizierung der Art können der Abstand, die Anordnung und subtile Variationen in den Spuren 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 Spuren achten:

• Vorder- vs. Hinterfüße: Die Größen- und Formunterschiede zwischen Vorderpfoten und Hinterfüßen spiegeln wider, wie ein Tier sein Gewicht verteilt und sich in seiner Umgebung bewegt.
• Pfotenabdrücke oder Tierabdrücke: Die allgemeine Umrisslinie und Größe eines Abdrucks helfen dabei, die Art zu identifizieren, die die Spur hinterlassen hat.
• Krallenabdrücke: Hundeartige Spuren, wie die von Kojoten, Füchsen und Hunden, zeigen normalerweise Krallenabdrücke, während Katzenpfoten, einschließlich Rotluchsen, Hauskatzen und Berglöwen, dies normalerweise nicht tun, es sei denn, das Tier rennt oder bewegt sich auf rutschigem Untergrund.
• Spurmuster: Die Anordnung der Spuren kann animal behavior aufdecken, wobei Kojoten und Füchse oft gradlinige Pfade hinterlassen, während Haushunde dazu neigen, auf Zickzackpfaden zu wandern.
• Spurbreite und Schleifspuren: Die Breite zwischen linken und rechten Spuren (Spurbreite) variiert je nach Art und Gangart, und Veränderungen in der Spurbreite können auf Bewegungsgeschwindigkeit oder Vorsicht hindeuten, während Schleifspuren von Schwänzen, Bäuchen oder Beutetieren zusätzliche Hinweise auf die Aktivität liefern.

Identifizierung von Tierspuren im Schnee#

Jede Spur im Schnee erzählt einen Teil der Geschichte eines Tieres. Die Größe und Form jedes Abdrucks, die Unterschiede zwischen Vorder- und Hinterfüßen sowie das Vorhandensein oder Fehlen von Krallenabdrücken können Art, Gangart und Gewichtsverteilung enthüllen. Zum Beispiel hinterlassen Füchse und Kojoten oft sichtbare Krallenabdrücke, während Rotluchse und Berglöwen dies normalerweise nicht tun.

Spuren treten selten allein auf. Hinweise wie Losung, Fellreste, Schwanzschleifspuren oder nahe gelegene Höhleneingänge liefern oft wichtige Zusammenhänge. Da Schneebedingungen und überlappende Pfade Details verwischen können, stützen sich Spurenleser auf mehrere Anzeichen gleichzeitig, um ein klareres Bild zu erhalten. Die Art und Weise, wie Spuren im Schnee angeordnet sind, ist besonders hilfreich und verdeutlicht nicht nur, wohin ein Tier gegangen ist, sondern wie es sich bewegt und verhalten hat.

Hier sind einige gängige Tierspurmuster, die im Schnee gefunden werden:

• Hüpfer: Kaninchen und Schneeschuhhasen stoßen sich mit kräftigen Hinterbeinen ab und hinterlassen große Hinterabdrücke vor den kleineren Vorderabdrücken. Im tiefen Schnee machen Schneeschuhhasen besonders lange Spuren.
• Springer: Wiesel, Marder, Nerze und Bisamratten springen mit Vorder- und Hinterpfoten gleichzeitig vorwärts und bilden ein sich wiederholendes Zwei-zu-Zwei-Muster.
• Gänger: Waschbären, Stinktiere, Biber, Stachelschweine und Schwarzbären bewegen sich langsam und hinterlassen breite Spuren mit sichtbaren Krallenabdrücken.
• Perfekte Läufer: Füchse und Kojoten setzen die Hinterpfoten fast genau dahin, wo die Vorderpfoten landeten, wodurch gerade Linien entstehen. Kojoten neigen dazu, auf direkten Pfaden zu wandern, während Haushunde in Zickzacklinien umherstreifen.

Herausforderungen bei der Interpretation von Tierspuren im Schnee#

Trotz verschiedener Hinweise, die mit Spuren zusammenhängen, kann das Verfolgen von Tieren im Schnee komplex sein. Schneebedingungen beeinflussen das Aussehen der Abdrücke: Neuschnee bewahrt Details, während krustiger, schmelzender oder frisch gefallener Schnee Spuren verzerren oder verdecken kann.

Auch das Wetter spielt eine Rolle, da Wind und Sonnenlicht die Ränder verwischen können und sich überschneidende Pfade mehrerer Tiere für Verwirrung sorgen können. Darüber hinaus trägt das Tierverhalten zur Unvorhersehbarkeit bei.

Einige Arten, wie Stinktiere und Schwarzbären, halten Winterschlaf, während andere sich unregelmäßig bewegen oder ihre Spuren zurückverfolgen. Währenddessen kreuzen sich in Wäldern oft Spuren von Hirschen, Elchen oder Wapitis mit denen kleinerer Tiere oder Raubtiere, und zusätzliche Anzeichen wie Losung, Fell oder Schwanzschleifspuren werden verwendet, um Bewegung und Verhalten zu verstehen.

Wie Computer Vision zur Erkennung von Tierspuren eingesetzt werden kann#

Um den Herausforderungen bei der Analyse von Tierspuren im Schnee zu begegnen, wenden sich Forscher zunehmend modernster Technologie wie computer vision zu. Sie erforschen beispielsweise computer vision-Modelle, die einzelne Abdrücke erkennen und lokalisieren, sich überlagernde Spuren trennen und sogar auf benutzerdefinierten datasets trainiert werden können, um artspezifische Merkmale wie Krallenspuren und Gangmuster zu erkennen.

Insbesondere Modelle wie Ultralytics YOLO11 unterstützen computer vision tasks wie Objekterkennung (object detection), die zur Identifizierung und Lokalisierung einzelner Pfotenabdrücke verwendet werden kann, sowie Instanzsegmentierung (instance segmentation), die sich überlagernde Spuren trennen kann. Durch das Training eines Modells wie YOLO11 mit einem benutzerdefinierten Dataset von Tierfußspuren können Forscher es erleichtern, artspezifische Muster zu erkennen, sich überlagernde Spuren zu unterscheiden und konsistentere Ergebnisse als bei manueller Beobachtung zu erzielen.

Computer Vision und Forschung zur Analyse von Tierfußabdrücken#

Nachdem wir gesehen haben, wie Computer Vision Tierfußabdrücke verfolgen kann, gehen wir nun durch, wie diese Technologie in der realen Forschung angewendet wird.

Von FIT zu offenen Datensätzen#

Jahrelang stützten sich die meisten Fußabdruckstudien auf die Footprint Identification Technology (FIT). FIT funktioniert, indem spezifische Punkte auf jedem Fußabdruck markiert werden und diese Messungen verwendet werden, um Tiere voneinander zu unterscheiden. Obwohl effektiv, ist der Prozess langsam, erfordert geschulte Experten und ist nicht praktikabel, wenn Sie versuchen, Tausende von Spuren in der Wildnis zu analysieren.

Eine kürzlich durchgeführte Studie zu Amur tigers im Nordosten Chinas zeigte, wie FIT sogar Individuen anhand von Fußspuren im Schnee identifizieren kann, was eine zuverlässige, nicht-invasive Methode zur Überwachung gefährdeter Raubtiere bietet.

Abb. 3. Tigerfußabdrücke im Schnee. (Quelle: sciencedirect.com)

Die Forscher hoben jedoch auch die Einschränkungen hervor: Es ist arbeitsintensiv und schwer skalierbar. Wichtig ist, dass sie anmerkten, dass Computer Vision diesen Prozess in der Zukunft automatisieren könnte, wodurch der Bedarf an manuellen Messungen verringert und gleichzeitig viel größere Datensätze verarbeitet werden können.

Dieser Wandel beginnt bereits mit Projekten wie OpenAnimalTracks, einem öffentlichen Dataset, das Tausende markierte Fußspuren von 18 Arten auf Schlamm, Sand und Schnee enthält. Mit Ressourcen wie diesen können vision AI-Modelle trainiert werden, um Fußspuren automatisch zu erkennen und zu klassifizieren, wodurch wildlife monitoring schneller und zugänglicher wird.

Abb. 4: Ein Blick auf das OpenAnimalTracks-Dataset (Quelle)

Aufbauend auf den Grundlagen von FIT in Kombination mit offenen Datasets und computer vision bewegt sich die conservation research hin zu skalierbaren Systemen, die Arten verfolgen und Ökosysteme schützen können – ganz ohne die Tiere selbst zu stören.

Wichtige Erkenntnisse#

Tierspuren im Schnee zeigen, wie sich Tiere bewegen, verhalten und ihre Lebensräume nutzen. Sie von Hand zu lesen erfordert Geduld und Erfahrung, aber Computer Vision macht den Prozess effizienter. Der Einsatz von Tools wie Ultralytics YOLO11 in Verbindung mit menschlichem Wissen macht das Wildtiermonitoring stromlinienförmiger, unterstützt den Artenschutz und liefert nützliche Daten für den Schutz von Arten.

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