Analizando huellas de animales en la nieve mediante visión artificial

Para un recorrido visual de los conceptos cubiertos en este artículo, mira el vídeo a continuación.

La nieve, al igual que otras superficies naturales, puede dejar un registro de la actividad de la fauna. Por ejemplo, las huellas que quedan 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 borrar detalles y las huellas superpuestas pueden dificultar la identificación. Incluso los observadores expertos pueden pasar por alto patrones importantes.

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

Los avances tecnológicos están facilitando la interpretación de estos indicios. En concreto, la computer vision, una rama de la IA que permite a las máquinas analizar datos visuales con precisión y rapidez, se puede emplear para detectar y comprender rastros de animales. Por ejemplo, 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 los rastros de animales en la nieve, qué revelan sobre la fauna y cómo la visión artificial está haciendo que el rastreo sea más eficiente.

La importancia de los rastros de animales en la nieve#

Los rastros de animales son las impresiones que dejan los animales al moverse por superficies como la nieve, la tierra o el barro. En las condiciones de nieve adecuadas, estas huellas suelen conservar detalles más nítidos, como marcas de garras, almohadillas 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)

Más allá de la identificación de especies, el espaciado, la disposición y las variaciones sutiles en los rastros pueden decir mucho a los investigadores sobre el movimiento, el comportamiento y las interacciones con el entorno, proporcionando a investigadores, excursionistas y entusiastas de la fauna información valiosa sobre la actividad animal.

Aquí tienes algunas de las características clave que buscan los investigadores al leer rastros:

• Patas delanteras frente a traseras: Las diferencias de tamaño y forma entre las patas delanteras y traseras reflejan cómo un animal distribuye su peso y se mueve por su entorno.
• Huellas de patas o de animales: El contorno general y el tamaño de una huella ayudan a identificar qué especie dejó el rastro.
• Marcas de garras: Los rastros de cánidos, como los de coyotes, zorros y perros, suelen mostrar impresiones de garras, mientras que los de felinos, incluidos linces, gatos domésticos o salvajes y pumas, normalmente no lo hacen a menos que el animal esté corriendo o moviéndose sobre un terreno resbaladizo.
• Patrón de rastro: La disposición de las huellas puede revelar el comportamiento animal; los coyotes y los zorros suelen dejar rastros en línea recta, mientras que los perros domésticos tienden a deambular en zigzag.
• Anchura y marcas de arrastre: La distancia entre las huellas izquierda y derecha (anchura) varía según la especie y la marcha, y los cambios en la anchura pueden sugerir la velocidad de movimiento o precaución, mientras que las marcas de arrastre de colas, vientres o presas proporcionan pistas adicionales sobre la actividad.

Identificación de rastros de animales en la nieve#

Cada rastro en la nieve cuenta parte de la historia de un animal. El tamaño y la forma de cada impresión, 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 linces y los pumas generalmente no lo hacen.

Los rastros rara vez aparecen solos. Pistas como excrementos, trozos de pelo, arrastres de cola o entradas de madrigueras cercanas suelen añadir un contexto importante. Como las condiciones de la nieve y los senderos superpuestos pueden difuminar los detalles, los rastreadores confían en varias señales juntas para construir una imagen más clara. La forma en que las huellas se disponen en la nieve es especialmente útil, ya que destaca no solo adónde fue el animal, sino cómo se movía y comportaba.

Aquí tienes algunos patrones de rastros de animales comunes encontrados en la nieve:

• Saltadores: Los conejos y las liebres de raqueta se impulsan con sus fuertes patas traseras, dejando grandes huellas traseras por delante de las huellas delanteras más pequeñas. En la nieve profunda, las liebres de raqueta dejan rastros especialmente largos.
• Saltarines: Las comadrejas, martas, visones y ratas almizcleras saltan hacia adelante con las patas delanteras y traseras juntas, formando un patrón repetitivo de dos en dos.
• Caminantes: Los mapaches, zorrillos, castores, puercoespines y osos negros se mueven lentamente, dejando huellas anchas con marcas de garras visibles.
• Caminantes perfectos: Los zorros y los coyotes colocan las patas traseras casi donde aterrizaron las delanteras, creando líneas rectas. Los coyotes tienden a viajar en caminos directos, mientras que los perros domésticos vagan en zigzag.

Desafíos en la interpretación de los rastros de animales en la nieve#

A pesar de las diversas pistas relacionadas con los rastros, el seguimiento de animales en la nieve puede seguir siendo complejo. Las condiciones de la nieve afectan a cómo aparecen las huellas: la nieve fresca conserva los detalles, mientras que la nieve costrosa, derretida o recién caída puede distorsionar o cubrir los rastros.

El tiempo también desempeña un papel, ya que el viento y la luz solar pueden difuminar los bordes, y los caminos superpuestos de varios animales pueden crear confusión. Además, el comportamiento animal aumenta la imprevisibilidad.

Algunas especies, como los zorrillos y los osos negros, hibernan en invierno, mientras que otras se mueven erráticamente o vuelven sobre sus propios pasos. Mientras tanto, en los bosques, los rastros de ciervos, alces o uapitíes a menudo se cruzan con animales más pequeños o depredadores, y se utilizan señales adicionales como excrementos, pelo o arrastres de cola para entender el movimiento y el comportamiento.

Cómo se puede utilizar la visión artificial para detectar rastros de animales#

Para afrontar los retos de analizar rastros de animales en la nieve, los investigadores empiezan a recurrir a tecnología puntera como la computer vision. Por ejemplo, exploran modelos de computer vision capaces de detectar y localizar huellas individuales, separar rastros superpuestos e incluso entrenarse con datasets personalizados para reconocer características específicas de cada especie, como marcas de garras y patrones de marcha.

En concreto, modelos como Ultralytics YOLO11 admiten computer vision tasks como la detección de objetos, que se puede utilizar para identificar y localizar huellas individuales, y la segmentación de instancias, que permite separar rastros superpuestos. Al entrenar un modelo como YOLO11 con un dataset personalizado de huellas de animales, los investigadores pueden facilitar el reconocimiento de patrones específicos de especies, distinguir rastros superpuestos y generar resultados más consistentes 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 rastrear huellas de animales, veamos cómo se aplica esta tecnología en la investigación del mundo real.

De FIT a datasets abiertos#

Durante años, la mayoría de los estudios de huellas se han basado en la Tecnología de Identificación de Huellas (FIT, por sus siglas en inglés). FIT funciona marcando puntos específicos en cada huella y utilizando esas mediciones para diferenciar a los animales. Aunque es eficaz, el proceso es lento, requiere expertos formados y no es práctico cuando intentas analizar miles de rastros en la naturaleza.

Un estudio reciente sobre tigres siberianos en el noreste de China demostró que la FIT puede incluso identificar ejemplares a partir de huellas en la nieve, lo que ofrece un método fiable y no invasivo para monitorizar a depredadores en peligro de extinción.

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

Sin embargo, los investigadores también destacaron sus limitaciones: requiere mucho trabajo 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 realizar mediciones manuales y manejando conjuntos de datos mucho mayores.

Este cambio ya ha comenzado con proyectos como OpenAnimalTracks, un dataset público que contiene miles de huellas etiquetadas de 18 especies en barro, arena y nieve. Con recursos de este tipo, se pueden entrenar modelos de visión por inteligencia artificial para detectar y clasificar huellas de forma automática, haciendo que la wildlife monitoring sea más rápida y accesible.

Fig 4. Un vistazo al dataset OpenAnimalTracks (Fuente)

A partir de las bases de la FIT y combinándolas con datasets abiertos y computer vision, la conservation research avanza hacia sistemas escalables capaces de rastrear especies y proteger ecosistemas, sin molestar en ningún momento a los propios animales.

Conclusiones clave#

Los rastros de animales en la nieve muestran cómo se desplazan, se comportan y utilizan sus hábitats. Interpretarlos manualmente requiere paciencia y experiencia, pero la visión artificial hace que el proceso sea más eficiente. Utilizar herramientas como Ultralytics YOLO11 junto con el conocimiento humano simplifica el seguimiento de la fauna, apoya las labores de conservación y proporciona datos útiles para proteger a las especies.

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