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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.
Abb. 1. Im frischen Schnee erhaltene Leopardenspuren. (Quelle)
Technologische Fortschritte erleichtern es heute, diese Zeichen zu interpretieren. Insbesondere Computer Vision, ein Zweig der KI, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Daten mit Genauigkeit und Geschwindigkeit zu analysieren, kann verwendet werden, um Tierspuren zu erkennen und zu verstehen. Zum Beispiel können Modelle wie Ultralytics YOLO11 trainiert werden, um Formen und Muster in Bildern von Tierspuren zu erkennen.
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 auf Oberflächen wie Schnee, Erde oder Schlamm hinterlassen, wenn sie sich bewegen. Bei den richtigen Schneeverhältnissen bleiben in diesen Abdrücken oft schärfere Details erhalten, wie z. B. Klauenabdrücke, Zehenballen und die Unterschiede zwischen Vorder- und Hinterfüßen, die in Erde oder Gras schwerer zu erkennen sind.
Abb. 2. Tierspuren auf verschiedenen Oberflächen. (Quelle)
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.
Pfotenabdrücke oder Tierspuren: Die Gesamtform und Größe eines Abdrucks helfen bei der Identifizierung der Tierart, die die Spur hinterlassen hat.
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.
Spurmuster: Die Anordnung der Spuren kann Tierverhalten erkennen lassen, wobei Kojoten und Füchse oft geradlinige Spuren hinterlassen, während Haushunde eher im Zickzack wandern.
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 Spur im Schnee erzählt einen Teil der Geschichte eines Tieres. Die Größe und Form jedes Abdrucks, die Unterschiede zwischen Vorder- und Hinterfüßen und das Vorhandensein oder Fehlen von Krallenabdrücken können Aufschluss über Art, Gangart und Gewichtsverteilung geben. Füchse und Kojoten hinterlassen beispielsweise 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 Tierspurmuster, die im Schnee zu finden sind:
Hüpfer: Kaninchen und Schneeschuhhasen stoßen sich mit kräftigen Hinterbeinen ab und hinterlassen große Hinterfußabdrücke vor kleineren Vorderfußabdrücken. Im Tiefschnee hinterlassen Schneeschuhhasen besonders lange Spuren.
Springer: Wiesel, Marder, Nerze und Bisamratten springen mit Vorder- und Hinterfüßen gleichzeitig nach vorne und bilden so ein sich wiederholendes Zwei-mal-Zwei-Muster.
Gänger: Waschbären, Stinktiere, Biber, Stachelschweine und Schwarzbären bewegen sich langsam und hinterlassen breite Spuren mit sichtbaren Krallenabdrücken.
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 Computer Vision zur Erkennung von Tierspuren eingesetzt werden kann
Um die Herausforderungen bei der Analyse von Tierspuren im Schnee zu bewältigen, greifen Forscher zunehmend auf Spitzentechnologien wie Computer Vision zurück. Sie erforschen beispielsweise Computer-Vision-Modelle, die einzelne Abdrücke erkennen und lokalisieren, überlappende Spuren trennen und sogar auf benutzerdefinierten Datensätzen trainiert werden können, um artspezifische Merkmale wie Krallenabdrücke und Gangmuster zu erkennen.
Insbesondere unterstützen Modelle wie Ultralytics YOLO11 Computer-Vision-Aufgaben wie die Objekterkennung, die verwendet werden kann, um einzelne Pfotenabdrücke zu identifizieren und zu lokalisieren, und die Instanzsegmentierung, die überlappende Spuren trennen kann. Durch das Trainieren eines Modells wie YOLO11 auf einem benutzerdefinierten Datensatz von Tierfußabdrücken können Forscher artspezifische Muster leichter erkennen, überlappende Spuren unterscheiden und konsistentere Ergebnisse als bei manueller Beobachtung erzielen.
Computer Vision und Forschung zur Analyse von Tierspuren
Nachdem wir nun gesehen haben, wie Computer Vision Tierfußabdrücke verfolgen 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.
Abb. 3. Tigerfußabdrücke im Schnee (Quelle: sciencedirector.com)
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, der Tausende von beschrifteten Fußabdrücken von 18 Arten in Schlamm, Sand und Schnee enthält. Mit Ressourcen wie diesen können Vision-KI-Modelle trainiert werden, um automatisch Fußabdrücke zu erkennen und zu klassifizieren, wodurch die Wildtierüberwachung schneller und zugänglicher wird.
Abb. 4. Ein Blick auf den OpenAnimalTracks-Datensatz (Quelle)
Durch den Aufbau auf den Grundlagen von FIT und deren Kombination mit offenen Datensätzen und Computer Vision bewegt sich die Naturschutzforschung hin zu skalierbaren Systemen, die Arten verfolgen und Ökosysteme schützen können – ohne die Tiere selbst zu stören.
Wesentliche Erkenntnisse
Tierspuren im Schnee zeigen, wie sich Tiere bewegen, verhalten und ihre Lebensräume nutzen. Das manuelle Lesen erfordert Geduld und Erfahrung, aber Computer Vision macht den Prozess effizienter. Der Einsatz von Tools wie YOLO11 zusammen mit menschlichem Wissen macht die Wildtierüberwachung effizienter, unterstützt Naturschutzbemühungen und liefert nützliche Daten für den Schutz von Arten.
