Analyse von Tierspuren im Schnee mit Hilfe von Computer Vision

Schnee kann, wie andere natürliche Oberflächen auch, die Aktivitäten von Wildtieren dokumentieren. So können zum Beispiel Fußabdrücke im Schnee zeigen, welche Tiere durch den Schnee zogen, wie sie sich bewegten und was sie taten.

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. Der Schnee kann sich verschieben, der Wind kann Details verwischen, und sich überlappende Spuren können die Identifizierung erschweren. Selbst geschulte Beobachter können wichtige Muster übersehen.

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

In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, wie Tierspuren im Schnee erhalten bleiben, was sie über die Tierwelt verraten und wie Computer Vision das Aufspüren 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 erkennen sind. 

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Abgesehen von der Identifizierung der Arten können die Abstände, die Anordnung und die subtilen Variationen der Spuren den Forschern viel über die Bewegungen, das Verhalten und die Interaktionen mit der Umwelt verraten und Forschern, Wanderern und Wildtierliebhabern wertvolle Einblicke in die Aktivitäten der Tiere geben.

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

• Vorder- vs. Hinterpfoten: Die Unterschiede in Größe und Form zwischen Vorder- und Hinterpfoten spiegeln wider, wie ein Tier sein Gewicht verteilt und sich in seiner Umgebung bewegt.
  
• Pfotenabdrücke oder Tierspuren: Anhand des Gesamtumrisses und der Größe eines Abdrucks lässt sich feststellen, welche Tierart die Spur hinterlassen hat.
  
• Krallenspuren: Hundespuren, z. B. von Kojoten, Füchsen und Hunden, zeigen in der Regel Krallenabdrücke, während Katzenspuren, z. B. von Rotluchsen, Hauskatzen und Berglöwen, in der Regel nicht zu sehen sind, es sei denn, das Tier rennt oder bewegt sich auf glattem Untergrund.
  
• Fährtenmuster: Die Anordnung der Spuren kann Aufschluss über das Verhalten der Tiere geben: Kojoten und Füchse hinterlassen oft geradlinige Spuren, während Haushunde dazu neigen, im Zickzack zu wandern.‍
• Spreizung und Schleifspuren: Die Breite zwischen linker und rechter Spur (Spreizung) variiert je nach Tierart und Gangart, und Veränderungen in der Spreizung können auf Bewegungsgeschwindigkeit oder Vorsicht hindeuten, während Schleifspuren an Schwanz, Bauch oder Beute zusätzliche Hinweise auf die Aktivität liefern.

Erkennen von Tierspuren im Schnee 

Jede Spur 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.

Fährten sind selten allein zu finden. Hinweise wie Kot, Fellreste, Schwanzspuren oder nahe gelegene Höhleneingänge liefern oft wichtige Informationen. Da die Schneeverhältnisse und sich überschneidende Spuren Details verwischen können, sind Fährtenleser auf mehrere Anzeichen angewiesen, um ein klareres Bild zu erhalten. Die Art und Weise, wie die Spuren im Schnee angeordnet sind, ist besonders hilfreich und zeigt nicht nur, wohin ein Tier ging, sondern auch, wie es sich bewegte und verhielt.

Hier sind einige häufige Tierspuren im Schnee zu sehen:

• Hoppler: Kaninchen und Schneeschuhhasen stoßen sich mit kräftigen Hinterbeinen ab und hinterlassen große Hinterspuren vor kleineren Vorderspuren. Im Tiefschnee hinterlassen Schneeschuhhasen besonders lange Spuren.
  
• Begrenzer: Wiesel, Marder, Nerze und Bisamratten springen mit beiden Vorder- und Hinterfüßen zusammen nach vorne und bilden dabei ein sich wiederholendes Zwei-zu-Zwei-Muster.
  
• Wanderer: Waschbären, Stinktiere, Biber, Stachelschweine und Schwarzbären bewegen sich langsam und hinterlassen breite Spuren mit sichtbaren Krallenspuren.
  
• Perfekte Stepper: Füchse und Kojoten setzen die Hinterpfoten fast dort ab, wo die Vorderpfoten gelandet sind, und bilden so gerade Linien. Kojoten neigen dazu, in direkten Bahnen zu laufen, während Haushunde im Zickzack laufen.

Herausforderungen bei der Interpretation von Tierspuren im Schnee

Trotz verschiedener Hinweise auf Spuren kann das Aufspüren von Tieren im Schnee sehr schwierig sein. Die Schneeverhältnisse beeinflussen das Erscheinungsbild von Abdrücken: Frischer Schnee bewahrt Details, während verkrusteter, schmelzender oder neu 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 zu Verwirrung führen können. Darüber hinaus trägt das Verhalten der Tiere zur Unvorhersehbarkeit bei. 

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

Wie man mit Hilfe von Computer Vision Tierspuren erkennen 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 erkennen 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 Tierfußabdrücken

Nachdem wir nun gesehen haben, wie Computer Vision die Fußabdrücke von Tieren aufspüren 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 Fußabdruckstudien auf die Footprint Identification Technology (FIT). Bei der FIT werden bestimmte Punkte auf jedem Fußabdruck markiert und diese Messungen zur Unterscheidung der Tiere verwendet. Das Verfahren ist zwar effektiv, aber es ist langsam, erfordert geschulte Experten und ist nicht praktikabel, wenn man versucht, Tausende von Spuren in freier Wildbahn zu analysieren.

Eine kürzlich durchgeführte Studie über Amurtiger im Nordosten Chinas hat gezeigt, dass FIT sogar einzelne Tiere anhand von Fußspuren im Schnee identifizieren kann, was eine zuverlässige, nicht-invasive Methode zur Überwachung gefährdeter Raubtiere darstellt. 

Die Forscher wiesen jedoch auch auf die Grenzen dieses Verfahrens hin: Es ist arbeitsintensiv und schwer zu skalieren. Sie wiesen darauf hin, dass die Computer Vision diesen Prozess in Zukunft automatisieren könnte, wodurch sich die Notwendigkeit manueller Messungen verringern 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 Erkennung und Klassifizierung von 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 verfolgen und Ökosysteme schützen können - ohne die Tiere selbst zu stören.

Die wichtigsten 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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