Tierspuren im Schnee mithilfe von Computer Vision analysieren

Eine visuelle Erklärung der in diesem Artikel behandelten Konzepte findest du im folgenden Video.

Wie andere natürliche Oberflächen kann auch Schnee Spuren von Wildtieren bewahren. Fußabdrücke im Schnee zeigen zum Beispiel, welche Tiere vorbeigekommen sind, wie sie sich bewegt haben und was sie getan haben.

Seit Jahrzehnten untersuchen Wandernde, Jäger und Forschende diese Spuren, um mehr über das Verhalten wild lebender Tiere zu erfahren. Doch diese Methode ist nicht immer zuverlässig. Schnee kann sich verschieben, Wind kann Details verwischen und sich überlagernde Spuren erschweren die Identifizierung. Selbst geschulte Beobachter können wichtige Muster übersehen.

Abb. 1. Leopardenabdrücke im frischen Schnee. (Quelle)

Technologische Fortschritte erleichtern es heute, diese Spuren zu deuten. Insbesondere lässt sich Computer Vision, ein Bereich der KI, der Maschinen eine präzise und schnelle Analyse visueller Daten ermöglicht, zur Erkennung und Auswertung von Tierspuren einsetzen. Modelle wie Ultralytics YOLO11 können beispielsweise darauf trainiert werden, Formen und Muster in Bildern von Tierspuren zu erkennen.

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

Warum Tierspuren im Schnee wichtig sind#

Tierspuren sind Abdrücke, die Tiere beim Bewegen auf Oberflächen wie Schnee, Erde oder Schlamm hinterlassen. Bei geeigneten Schneebedingungen bleiben diese Abdrücke oft schärfer erhalten und zeigen Details wie Krallenabdrücke, Zehenballen und Unterschiede zwischen Vorder- und Hinterpfoten, die in Erde oder Gras schwerer zu erkennen sind.

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

Neben der Bestimmung der Tierart verraten Abstand, Anordnung und feine Unterschiede der Spuren viel über Bewegung, Verhalten und die Interaktion mit der Umwelt. So gewinnen Forschende, Wandernde und Naturinteressierte wertvolle Erkenntnisse über die Aktivitäten von Tieren.

Auf die folgenden Merkmale achten Forschende beim Lesen von Spuren besonders:

• Vorder- und Hinterpfoten: Unterschiede in Größe und Form der Vorder- und Hinterpfoten zeigen, wie ein Tier sein Gewicht verteilt und sich in seiner Umgebung bewegt.
• Pfoten- oder Tierabdrücke: An der Gesamtform und Größe eines Abdrucks lässt sich erkennen, welche Tierart die Spur hinterlassen hat.
• Krallenabdrücke: Bei den Spuren von Hundenartigen wie Kojoten, Füchsen und Hunden sind gewöhnlich Krallenabdrücke zu sehen. Bei den Spuren von Katzenartigen wie Rotluchsen, Hauskatzen und Pumas fehlen sie dagegen meist, außer wenn sich das Tier auf glattem Untergrund bewegt oder rennt.
• Spurenmuster: Die Anordnung der Spuren kann Aufschluss über das Verhalten von Tieren geben. Kojoten und Füchse hinterlassen oft gerade Spuren, während Haushunde dazu neigen, im Zickzack umherzulaufen.
• Spurbreite und Schleifspuren: Der Abstand zwischen den linken und rechten Spuren (Spurbreite) variiert je nach Tierart und Gangart. Veränderungen der Spurbreite können auf die Bewegungsgeschwindigkeit oder Vorsicht hindeuten. Schleifspuren von Schwänzen, Bäuchen oder Beutetieren liefern zusätzliche Hinweise auf die Aktivität.

Tierspuren im Schnee bestimmen#

Jede Spur im Schnee erzählt einen Teil der Geschichte eines Tieres. Größe und Form jedes Abdrucks, Unterschiede zwischen Vorder- und Hinterpfoten sowie vorhandene oder fehlende Krallenabdrücke können Aufschluss über Tierart, Gangart und Gewichtsverteilung geben. Füchse und Kojoten hinterlassen zum Beispiel oft sichtbare Krallenabdrücke, Rotluchse und Pumas dagegen meist nicht.

Spuren treten selten allein auf. Hinweise wie Kot, Fellreste, Schleifspuren von Schwänzen oder Eingänge nahe gelegener Baue liefern oft wichtigen Kontext. Da Schneebedingungen und sich überlagernde Fährten Details verwischen können, stützen sich Fährtenleser auf mehrere Hinweise, um ein klareres Bild zu erhalten. Besonders hilfreich ist die Anordnung der Spuren im Schnee: Sie zeigt nicht nur, wohin sich ein Tier bewegt hat, sondern auch, wie es sich fortbewegt und verhalten hat.

Hier sind einige typische Tierspurenmuster im Schnee:

• Springer: Kaninchen und Schneehasen stoßen sich mit ihren kräftigen Hinterbeinen ab und hinterlassen große Abdrücke der Hinterpfoten vor den kleineren Abdrücken der Vorderpfoten. In tiefem Schnee hinterlassen Schneehasen besonders lange Spuren.
• Satzgänger: Wiesel, Marder, Nerze und Bisamratten springen mit Vorder- und Hinterpfoten gleichzeitig nach vorn und hinterlassen ein sich wiederholendes Muster aus zwei mal zwei Abdrücken.
• Schreittiere: Waschbären, Stinktiere, Biber, Stachelschweine und Schwarzbären bewegen sich langsam und hinterlassen breite Spuren mit sichtbaren Krallenabdrücken.
• Trittsiegelgänger: Füchse und Kojoten setzen ihre Hinterpfoten fast genau dort auf, wo zuvor die Vorderpfoten waren, und erzeugen so gerade Spuren. Kojoten bewegen sich meist auf direktem Weg fort, während Haushunde im Zickzack umherlaufen.

Herausforderungen bei der Deutung von Tierspuren im Schnee#

Trotz der verschiedenen Hinweise, die Spuren liefern, kann die Fährtenlese im Schnee kompliziert sein. Die Schneebedingungen beeinflussen das Aussehen der Abdrücke: Frischer Schnee bewahrt Details, während verharschter, schmelzender oder frisch gefallener Schnee Spuren verformen oder bedecken kann.

Auch das Wetter spielt eine Rolle: Wind und Sonnenlicht können die Ränder verwischen, und sich überlagernde Spuren mehrerer Tiere können für Verwirrung sorgen. Zudem macht das Verhalten der Tiere die Spurensuche unvorhersehbarer.

Einige Arten, etwa Stinktiere und Schwarzbären, halten im Winter Winterschlaf, während andere sich unregelmäßig bewegen oder ihre eigenen Spuren zurückverfolgen. In Wäldern kreuzen sich außerdem die Spuren von Hirschen, Elchen oder Wapitis häufig mit denen kleinerer Tiere oder von Raubtieren. Weitere Hinweise wie Kot, Fell oder Schleifspuren von Schwänzen helfen dabei, Bewegung und Verhalten zu verstehen.

Wie Computer Vision Tierspuren erkennen kann#

Um die Herausforderungen bei der Analyse von Tierspuren im Schnee zu bewältigen, setzen Forschende zunehmend auf Technologien wie Computer Vision. Sie untersuchen beispielsweise Computer-Vision-Modelle, die einzelne Abdrücke erkennen und lokalisieren, überlappende Spuren voneinander trennen und mit benutzerdefinierten Datensätzen trainiert werden können, um artspezifische Merkmale wie Krallenspuren und Gangmuster zu erkennen.

Modelle wie Ultralytics YOLO11 unterstützen insbesondere Computer-Vision-Aufgaben wie die Objekterkennung, mit der einzelne Pfotenabdrücke identifiziert und lokalisiert werden können, sowie die Instanzsegmentierung, mit der sich überlagernde Spuren trennen lassen. Wenn Forschende ein Modell wie YOLO11 mit einem eigenen Datensatz von Tierspuren trainieren, können sie artspezifische Muster leichter erkennen, überlagerte Spuren unterscheiden und einheitlichere Ergebnisse als bei der manuellen Beobachtung erzielen.

Computer Vision und die Forschung zur Analyse von Tierspuren#

Nachdem wir gesehen haben, wie Computer Vision Tierspuren erfassen kann, sehen wir uns nun an, wie diese Technologie in der Forschung eingesetzt wird.

Von FIT zu offenen Datensätzen#

Die meisten Untersuchungen von Tierspuren stützten sich jahrelang auf die Footprint Identification Technology (FIT). Bei FIT werden bestimmte Punkte auf jedem Abdruck markiert und die Maße anschließend verwendet, um Tiere voneinander zu unterscheiden. Das Verfahren ist zwar wirksam, aber langsam, erfordert geschulte Fachleute und eignet sich nicht für die Analyse Tausender Spuren in freier Wildbahn.

Eine aktuelle Studie über Amurtiger im Nordosten Chinas zeigte, dass FIT sogar einzelne Tiere anhand ihrer Abdrücke im Schnee identifizieren kann. Das bietet eine zuverlässige, nicht invasive Möglichkeit, gefährdete Raubtiere zu überwachen.

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

Die Forschenden wiesen jedoch auch auf die Grenzen des Verfahrens hin: Es ist arbeitsintensiv und lässt sich nur schwer skalieren. Sie betonten insbesondere, dass Computer Vision diesen Prozess künftig automatisieren könnte, sodass weniger manuelle Messungen nötig wären und gleichzeitig deutlich größere Datensätze verarbeitet werden könnten.

Dieser Wandel beginnt bereits mit Projekten wie OpenAnimalTracks, einem öffentlichen Datensatz mit Tausenden markierten Abdrücken von 18 Arten auf Schlamm, Sand und Schnee. Mit solchen Ressourcen lassen sich Vision-AI-Modelle trainieren, um Abdrücke automatisch zu erkennen und zu klassifizieren. Das macht die Überwachung von Wildtieren schneller und zugänglicher.

Abb. 4. Einblick in den OpenAnimalTracks-Datensatz (Quelle)

Aufbauend auf den Grundlagen von FIT und in Verbindung mit offenen Datensätzen und Computer Vision bewegt sich die Artenschutzforschung hin zu skalierbaren Systemen, mit denen sich Arten verfolgen und Ökosysteme schützen lassen, ohne die Tiere zu stören.

Die wichtigsten Erkenntnisse#

Tierspuren im Schnee zeigen, wie sich Tiere bewegen und verhalten und wie sie ihren Lebensraum nutzen. Sie von Hand zu lesen erfordert Geduld und Erfahrung, doch Computer Vision macht den Prozess effizienter. Der Einsatz von Werkzeugen wie Ultralytics YOLO11 zusammen mit menschlichem Fachwissen vereinfacht die Überwachung von Wildtieren, unterstützt den Artenschutz und liefert nützliche Daten zum Schutz von Tierarten.

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