26 de septiembre de 2025
Aprenda cómo las huellas de animales en la nieve proporcionan información sobre el movimiento de la vida silvestre y cómo la visión artificial ayuda a los investigadores a estudiarlas.
La nieve, como otras superficies naturales, puede crear un registro de la actividad de la fauna. Por ejemplo, las huellas dejadas en la nieve pueden mostrar qué animales pasaron por allí, cómo se movieron y qué estaban haciendo.
Durante décadas, excursionistas, cazadores e investigadores han estudiado estas huellas para aprender más sobre el comportamiento de los animales salvajes. Pero el proceso no siempre es fiable. La nieve puede moverse, el viento puede difuminar los detalles y las huellas superpuestas pueden dificultar la identificación. Incluso los observadores capacitados pueden pasar por alto patrones importantes.
Los avances tecnológicos ahora están facilitando la interpretación de estos signos. En particular, la visión artificial, una rama de la IA que permite a las máquinas analizar datos visuales con precisión y velocidad, se puede utilizar para detectar y comprender las huellas de animales. Por ejemplo, los modelos como Ultralytics YOLO11 se pueden entrenar para detectar formas y patrones en imágenes de huellas de animales.
En este artículo, exploraremos cómo se conservan las huellas de animales en la nieve, qué revelan sobre la vida silvestre y cómo la visión artificial está haciendo que el seguimiento sea más eficiente.
Las huellas de animales son impresiones que quedan cuando los animales se mueven sobre superficies como la nieve, el suelo o el barro. En las condiciones de nieve adecuadas, estas huellas a menudo conservan detalles más nítidos, como marcas de garras, 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.
Más allá de la identificación de especies, el espaciamiento, la disposición y las sutiles variaciones en las huellas pueden decirles mucho a los investigadores sobre el movimiento, el comportamiento y las interacciones con el entorno, proporcionando a los investigadores, excursionistas y entusiastas de la vida silvestre información valiosa sobre la actividad animal.
Estas son algunas de las características clave que los investigadores buscan al leer los tracks:
Cada huella en la nieve cuenta parte de la historia de un animal. El tamaño y la forma de cada huella, las diferencias entre las patas delanteras y traseras, y la presencia o ausencia de marcas de garras pueden revelar la especie, la marcha y la distribución del peso. Por ejemplo, los zorros y los coyotes a menudo dejan impresiones de garras visibles, mientras que los gatos monteses y los pumas generalmente no lo hacen.
Las huellas rara vez aparecen solas. Pistas como excrementos, trozos de pelo, marcas de arrastre de la cola o entradas de madrigueras cercanas a menudo añaden un contexto importante. Dado que las condiciones de la nieve y los rastros superpuestos pueden difuminar los detalles, los rastreadores confían en varias señales juntas para construir una imagen más clara. La forma en que las huellas están dispuestas en la nieve es especialmente útil, destacando no solo dónde fue un animal, sino cómo se movía y comportaba.
Aquí hay algunos patrones comunes de huellas de animales que se encuentran en la nieve:
A pesar de las diversas pistas relacionadas con las huellas, el rastreo de animales en la nieve puede seguir siendo complejo. Las condiciones de la nieve afectan a la forma en que aparecen las huellas: la nieve fresca conserva los detalles, mientras que la nieve costrosa, derretida o recién caída puede distorsionar o cubrir las huellas.
El clima también juega un papel importante, ya que el viento y la luz solar pueden difuminar los bordes, y los caminos superpuestos de varios animales pueden crear confusión. Más allá de esto, el comportamiento animal se suma a la imprevisibilidad.
Algunas especies, como los zorrillos y los osos negros, hibernan en invierno, mientras que otras se mueven erráticamente o vuelven sobre sus huellas. Mientras tanto, en los bosques, las huellas de ciervos, alces o uapitíes a menudo se cruzan con animales más pequeños o depredadores, y se utilizan signos adicionales como excrementos, pieles o arrastres de cola para comprender el movimiento y el comportamiento.
Para abordar los desafíos del análisis de huellas de animales en la nieve, los investigadores están comenzando a recurrir a tecnología de punta como la visión artificial. Por ejemplo, están explorando modelos de visión artificial que pueden detectar y localizar huellas individuales, separar huellas superpuestas e incluso ser entrenados en conjuntos de datos personalizados para reconocer características específicas de la especie, como marcas de garras y patrones de marcha.
Específicamente, modelos como Ultralytics YOLO11 admiten tareas de visión artificial como la detección de objetos, que puede utilizarse para identificar y localizar huellas de patas individuales, y la segmentación de instancias, que puede separar huellas superpuestas. Al entrenar un modelo como YOLO11 en un conjunto de datos personalizado de huellas de animales, los investigadores pueden facilitar el reconocimiento de patrones específicos de cada especie, distinguir huellas superpuestas y generar resultados más consistentes que la observación manual.
Ahora que hemos visto cómo la visión artificial puede rastrear huellas de animales, veamos cómo se está aplicando esta tecnología en la investigación del mundo real.
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 medidas para distinguir a los animales. Aunque es eficaz, el proceso es lento, requiere expertos capacitados y no es práctico cuando se intenta analizar miles de huellas en la naturaleza.
Un estudio reciente sobre los tigres de Amur en el noreste de China demostró cómo FIT puede incluso identificar individuos a partir de huellas en la nieve, ofreciendo una forma confiable y no invasiva de monitorear a los depredadores en peligro de extinción.
Sin embargo, los investigadores también destacaron sus limitaciones: requiere mucha mano de obra y es difícil de escalar. Es importante destacar que señalaron que la visión artificial podría automatizar este proceso en el futuro, reduciendo la necesidad de mediciones manuales al tiempo que se gestionan conjuntos de datos mucho más grandes.
Ese cambio ya está comenzando con proyectos como OpenAnimalTracks, un conjunto de datos público que contiene miles de huellas etiquetadas de 18 especies en barro, arena y nieve. Con recursos como este, los modelos de Vision AI se pueden entrenar para detectar y clasificar automáticamente las huellas, lo que hace que el monitoreo de la vida silvestre sea más rápido y accesible.
Al basarse en los fundamentos de FIT y combinarlos con conjuntos de datos abiertos y visión artificial, la investigación sobre la conservación avanza hacia sistemas escalables que pueden rastrear especies y proteger ecosistemas, sin perturbar nunca a los propios animales.
Las huellas de animales en la nieve muestran cómo se mueven, se comportan y utilizan sus hábitats. Leerlas a mano requiere paciencia y experiencia, pero la visión artificial hace que el proceso sea más eficiente. El uso de herramientas como YOLO11 junto con el conocimiento humano agiliza el monitoreo de la vida silvestre, ayuda a los esfuerzos de conservación y proporciona datos útiles para proteger las especies.
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