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 siguiente.

La nieve, al igual que otras superficies naturales, puede registrar 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, senderistas, cazadores e investigadores han estudiado estas huellas para conocer mejor el comportamiento de los animales salvajes. Pero 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 están facilitando 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, modelos como Ultralytics YOLO11 pueden entrenarse para detectar formas y patrones en imágenes de huellas de animales.

En este artículo, analizaremos cómo se conservan las huellas de animales en la nieve, qué revelan sobre la fauna y cómo la visión artificial está haciendo más eficiente el rastreo.

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, el suelo o el barro. En las condiciones adecuadas, la nieve suele conservar detalles más nítidos, 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 distintas superficies. (Fuente)

Además de identificar especies, el espaciado, la disposición y las sutiles variaciones de las huellas pueden proporcionar a los investigadores mucha información sobre el desplazamiento, el comportamiento y las interacciones con el entorno, ofreciendo a investigadores, senderistas y aficionados a la fauna datos valiosos sobre la actividad animal.

Estas son algunas de las características clave que buscan los investigadores al interpretar las huellas:

• Patas delanteras frente a patas traseras: Las diferencias de tamaño y forma entre las patas delanteras y traseras reflejan cómo distribuye su peso un animal y cómo se desplaza por su entorno.
• Huellas de patas o huellas de animales: El contorno general y el tamaño de una huella ayudan a identificar qué especie la ha dejado.
• Marcas de garras: Las huellas de cánidos, como las de coyotes, zorros y perros, suelen mostrar impresiones de garras, mientras que las huellas de felinos, incluidos los linces, los gatos domésticos y los pumas, normalmente no las muestran, salvo que el animal esté corriendo o se desplace sobre terreno resbaladizo.
• Patrón de las huellas: 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 desplazarse siguiendo un recorrido en zigzag.
• Anchura y líneas de arrastre: La distancia entre las huellas izquierda y derecha (anchura) varía según la especie y el tipo de marcha, y los cambios en ella pueden indicar la velocidad de desplazamiento o precaución, mientras que las líneas de arrastre de colas, vientres o presas ofrecen pistas adicionales sobre la actividad.

Identificar huellas de animales en la nieve#

Cada huella en la nieve cuenta una 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, el tipo de marcha y la distribución del peso. Por ejemplo, los zorros y los coyotes suelen dejar impresiones visibles de sus garras, mientras que los linces y los pumas normalmente no.

Las huellas rara vez aparecen aisladas. Indicios como excrementos, mechones de pelo, arrastres de 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, los rastreadores combinan varias señales para obtener una imagen más clara. La forma en que se disponen las huellas sobre la nieve resulta especialmente útil, ya que muestra no solo adónde se dirigió un animal, sino también cómo se desplazaba y se comportaba.

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

• Saltadores: Los conejos y las liebres de raquetas de nieve se impulsan con sus potentes patas traseras y dejan huellas traseras grandes por delante de huellas delanteras más pequeñas. En nieve profunda, las liebres de raquetas de nieve dejan rastros especialmente largos.
• Brincadores: Las comadrejas, las martas, los visones y las ratas almizcleras saltan hacia delante con las patas delanteras y traseras juntas, formando un patrón repetitivo de dos por dos.
• Caminadores: 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 colocan las patas traseras casi donde han pisado las delanteras, creando líneas rectas. Los coyotes suelen desplazarse por trayectorias directas, mientras que los perros domésticos deambulan en zigzag.

Retos al interpretar huellas de animales en la nieve#

A pesar de las diversas pistas relacionadas con las huellas, rastrear animales en la nieve puede seguir siendo complejo. Las condiciones de la nieve afectan al aspecto de las impresiones: la nieve reciente conserva los detalles, mientras que la nieve endurecida, en proceso de deshielo o recién caída puede deformar o cubrir las huellas.

El tiempo atmosférico también influye, ya que el viento y la luz solar pueden difuminar los bordes, y los caminos superpuestos de varios animales pueden generar confusión. Además, el comportamiento animal añade otra dosis de imprevisibilidad.

Algunas especies, como las mofetas y los osos negros, hibernan en invierno, mientras que otras se desplazan de forma errática o vuelven sobre sus propios rastros. Mientras tanto, en los bosques, las huellas de ciervos, alces y wapitíes suelen cruzarse con las de animales más pequeños o depredadores, y se utilizan señales adicionales como excrementos, pelo o arrastres de cola para comprender el desplazamiento y el comportamiento.

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

Para afrontar las dificultades de analizar huellas de animales en la nieve, los investigadores están empezando a recurrir a tecnologías de vanguardia como la visión artificial. Por ejemplo, están explorando modelos de visión artificial capaces de detectar y localizar impresiones individuales, separar huellas superpuestas e incluso entrenarse con conjuntos de datos personalizados para reconocer características específicas de cada especie, como las marcas de 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 huellas individuales, y la segmentación de instancias, que puede separar huellas superpuestas. Al entrenar un modelo como YOLO11 con un conjunto de datos personalizado de huellas de animales, los investigadores pueden reconocer con mayor facilidad los patrones específicos de cada especie, distinguir las huellas superpuestas y generar resultados más uniformes que mediante la observación manual.

La visión artificial y la investigación sobre el análisis de huellas de animales#

Ahora que hemos visto cómo la visión artificial puede rastrear huellas de animales, repasemos cómo se está aplicando esta tecnología en investigaciones reales.

De FIT a los conjuntos de datos abiertos#

Durante años, la mayoría de los estudios sobre 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 unos animales de otros. Aunque es eficaz, el proceso es lento, requiere expertos formados y no resulta práctico cuando se intentan analizar miles de huellas en la naturaleza.

Un estudio reciente sobre tigres del Amur en el noreste de China demostró que FIT puede incluso identificar individuos a partir de huellas en la nieve, ofreciendo una forma fiable y no invasiva de vigilar 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 ampliarlo a gran escala. Es importante señalar que indicaron que la visión artificial podría automatizar este proceso en el futuro, reduciendo la necesidad de mediciones manuales y gestionando 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 IA de visión pueden entrenarse para detectar y clasificar huellas automáticamente, haciendo que la vigilancia de la fauna sea más rápida y accesible.

Fig. 4. Una vista del conjunto de datos OpenAnimalTracks (Fuente)

Al aprovechar los fundamentos de FIT y combinarlos con conjuntos de datos abiertos y visión artificial, la investigación sobre conservación avanza hacia sistemas escalables capaces de rastrear 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 sus hábitats. Interpretarlas 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 agiliza la vigilancia de la fauna, ayuda a los esfuerzos de conservación y proporciona datos útiles para proteger las especies.

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