Análisis de huellas de animales en la nieve mediante visión artificial

Para ver una explicación visual de los conceptos tratados en este artículo, mira el vídeo que aparece a continuación.

La nieve, como otras superficies naturales, puede dejar constancia de la actividad de la fauna. Por ejemplo, las huellas que quedan en la nieve pueden mostrar qué animales han pasado por allí, cómo se han desplazado y qué estaban haciendo.

Durante décadas, excursionistas, cazadores e investigadores han estudiado estas huellas para aprender más sobre el comportamiento de los animales salvajes. Sin embargo, el proceso no siempre es fiable. La nieve puede desplazarse, el viento puede difuminar los detalles y las huellas superpuestas pueden dificultar la identificación. Incluso los observadores experimentados pueden pasar por alto patrones importantes.

Fig. 1. Huellas de leopardo conservadas en nieve reciente. (Fuente)

Los avances tecnológicos facilitan ahora la interpretación de estas señales. En particular, la visión artificial, una rama de la IA que permite a las máquinas analizar datos visuales con precisión y rapidez, puede utilizarse para detectar y comprender las huellas de animales. Por ejemplo, se pueden entrenar modelos como Ultralytics YOLO11 para detectar formas y patrones en imágenes de huellas de animales.

En este artículo veremos cómo se conservan las huellas de animales en la nieve, qué revelan sobre la fauna y cómo la visión artificial hace más eficiente el seguimiento.

La importancia de las huellas de animales en la nieve#

Las huellas de animales son impresiones que dejan al desplazarse por superficies como la nieve, la tierra o el barro. En condiciones adecuadas, la nieve suele conservar detalles más nítidos en las huellas, como las marcas de las garras, las almohadillas de los dedos y las diferencias entre las patas delanteras y traseras, que son más difíciles de detectar en la tierra o la hierba.

Fig. 2. Huellas de animales en diferentes superficies. (Fuente)

Además de identificar especies, la separación, la disposición y las sutiles variaciones de las huellas pueden aportar mucha información a los investigadores sobre el movimiento, el comportamiento y las interacciones con el entorno. Así, ofrecen información valiosa sobre la actividad animal a investigadores, excursionistas y aficionados a la fauna.

Estas son algunas de las características principales que buscan los investigadores al analizar huellas:

• Patas delanteras y traseras: Las diferencias de tamaño y forma entre las patas delanteras y traseras reflejan cómo distribuye un animal su peso y se desplaza por el entorno.
• Huellas de patas o de animales: El contorno general y el tamaño de una huella ayudan a identificar la especie que la dejó.
• Marcas de garras: Las huellas de cánidos, como las de coyotes, zorros y perros, suelen mostrar marcas de garras; las de félidos, incluidos los linces rojos, los gatos domésticos y los pumas, normalmente no, salvo que el animal esté corriendo o se desplace por un terreno resbaladizo.
• Patrón de las huellas: La disposición de las huellas puede revelar el comportamiento animal: coyotes y zorros suelen dejar rastros en línea recta, mientras que los perros domésticos tienden a deambular en zigzag.
• Anchura de paso y líneas de arrastre: La distancia entre las huellas izquierda y derecha (anchura de paso) varía según la especie y la forma de caminar. Los cambios en esa anchura pueden indicar la velocidad del movimiento o cautela, mientras que las líneas de arrastre dejadas por colas, vientres o presas aportan pistas adicionales sobre la actividad.

Identificación de huellas de animales en la nieve#

Cada huella en la nieve cuenta parte de la historia de un animal. El tamaño y la forma de cada pisada, las diferencias entre las patas delanteras y traseras, y la presencia o ausencia de marcas de garras pueden revelar la especie, la forma de caminar y la distribución del peso. Por ejemplo, los zorros y los coyotes suelen dejar marcas de garras visibles, mientras que los linces rojos y los pumas normalmente no.

Las huellas rara vez aparecen aisladas. Indicios como excrementos, mechones de pelo, marcas de arrastre de la cola o entradas a madrigueras cercanas suelen aportar un contexto importante. Como las condiciones de la nieve y los rastros superpuestos pueden difuminar los detalles, quienes siguen los rastros combinan varias señales para obtener una imagen más clara. La disposición de las huellas en la nieve resulta especialmente útil, pues muestra no solo adónde fue un animal, sino también cómo se movía y se comportaba.

Estos son algunos patrones habituales de huellas de animales en la nieve:

• Saltadores: Los conejos y las liebres americanas se impulsan con las potentes patas traseras y dejan las huellas traseras grandes por delante de las delanteras, más pequeñas. En nieve profunda, las liebres americanas dejan rastros especialmente largos.
• Brincadores: Las comadrejas, las martas, los visones y las ratas almizcleras avanzan a saltos con las patas delanteras y traseras juntas, formando un patrón repetido de dos en dos.
• Andadores: Los mapaches, las mofetas, los castores, los puercoespines y los osos negros se desplazan lentamente y dejan huellas anchas con marcas de garras visibles.
• Pisadores perfectos: Los zorros y los coyotes apoyan las patas traseras casi donde han pisado las delanteras y crean líneas rectas. Los coyotes suelen avanzar en línea recta, mientras que los perros domésticos deambulan en zigzag.

Dificultades para interpretar las huellas de animales en la nieve#

A pesar de las diversas pistas que ofrecen las huellas, seguir animales en la nieve puede seguir siendo complicado. Las condiciones de la nieve afectan al aspecto de las pisadas: la nieve reciente conserva los detalles, mientras que la nieve costrosa, derretida o recién caída puede deformar las huellas o cubrirlas.

El tiempo también influye: el viento y la luz del sol pueden difuminar los bordes, y los rastros superpuestos de varios animales pueden generar confusión. Además, el comportamiento animal hace que la situación sea aún más imprevisible.

Algunas especies, como las mofetas y los osos negros, hibernan en invierno, mientras que otras se desplazan de forma errática o vuelven sobre sus pasos. En los bosques, los rastros de ciervos, alces o wapitíes suelen cruzarse con los de animales más pequeños o depredadores; además, se utilizan otros indicios, como excrementos, pelo o marcas de arrastre de la cola, para comprender el movimiento y el comportamiento.

Cómo utilizar la visión artificial para detectar huellas de animales#

Para afrontar los retos que plantea el análisis de huellas de animales en la nieve, los investigadores están empezando a recurrir a tecnologías como la visión artificial. Por ejemplo, están explorando modelos de visión artificial capaces de detectar y localizar huellas individuales, separar rastros superpuestos e incluso entrenarse con conjuntos de datos personalizados para reconocer características propias de cada especie, como las marcas de las garras y los patrones de marcha.

En concreto, modelos como Ultralytics YOLO11 admiten tareas de visión artificial como la detección de objetos, que puede utilizarse para identificar y localizar pisadas individuales, y la segmentación de instancias, que permite separar huellas superpuestas. Al entrenar un modelo como YOLO11 con un conjunto de datos personalizado de huellas de animales, los investigadores pueden reconocer con más facilidad patrones específicos de cada especie, distinguir huellas superpuestas y obtener resultados más uniformes que con la observación manual.

Visión artificial e investigación sobre el análisis de huellas de animales#

Ahora que hemos visto cómo la visión artificial puede seguir las huellas de animales, veamos cómo se aplica esta tecnología en investigaciones reales.

De FIT a los conjuntos de datos abiertos#

Durante años, la mayoría de los estudios de huellas se han basado en la tecnología de identificación de huellas (FIT). FIT funciona marcando puntos específicos en cada huella y utilizando esas mediciones para distinguir a los animales. Aunque es eficaz, el proceso es lento, requiere especialistas formados y no resulta práctico cuando se intenta analizar miles de huellas en estado salvaje.

Un estudio reciente sobre tigres del Amur en el noreste de China demostró que FIT puede incluso identificar individuos a partir de sus huellas en la nieve, lo que ofrece una forma fiable y no invasiva de supervisar a los depredadores en peligro de extinción.

Fig. 3. Huellas de tigre en la nieve. (Fuente: sciencedirect.com)

Sin embargo, los investigadores también señalaron sus limitaciones: requiere mucho trabajo y es difícil de ampliar. Además, indicaron que la visión artificial podría automatizar este proceso en el futuro, reducir la necesidad de realizar mediciones manuales y gestionar conjuntos de datos mucho más grandes.

Ese cambio ya está empezando con proyectos como OpenAnimalTracks, un conjunto de datos público con miles de huellas etiquetadas de 18 especies en barro, arena y nieve. Con recursos como este, los modelos de Vision AI pueden entrenarse para detectar y clasificar huellas automáticamente, lo que agiliza y facilita la supervisión de la fauna.

Fig. 4. Vista del conjunto de datos OpenAnimalTracks (Fuente)

Al partir de los fundamentos de FIT y combinarlos con conjuntos de datos abiertos y visión artificial, la investigación en conservación avanza hacia sistemas escalables que pueden seguir especies y proteger ecosistemas sin molestar nunca a los propios animales.

Conclusiones clave#

Las huellas de animales en la nieve muestran cómo se desplazan, se comportan y utilizan su hábitat. Analizarlas manualmente requiere paciencia y experiencia, pero la visión artificial hace que el proceso sea más eficiente. El uso de herramientas como Ultralytics YOLO11 junto con los conocimientos humanos agiliza la supervisión de la fauna, contribuye a los esfuerzos de conservación y proporciona datos útiles para proteger las especies.

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