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.
Para ver una explicación visual de los conceptos tratados en este artículo, vea el vídeo a continuación.
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 facilitan ahora la interpretación de estas señales. En concreto, la visión por ordenador, una rama de la IA que permite a las máquinas analizar datos visuales con precisión y rapidez, puede utilizarse para detect y comprender las huellas de animales. Por ejemplo, modelos como Ultralytics YOLO11 pueden entrenarse para detect 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 dejan al desplazarse por superficies como la nieve, la tierra o el barro. En condiciones de nieve adecuadas, estas huellas suelen 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 detect 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 track 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 forma de andar y la distribución del peso. Por ejemplo, los zorros y los coyotes suelen dejar huellas visibles de sus garras, mientras que los gatos monteses y los pumas no.
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.
Estos son algunos de los patrones de track animales más comunes 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 hacer frente a los retos que plantea el análisis de huellas de animales en la nieve, los investigadores están empezando a recurrir a tecnologías punteras como la visión por ordenador. Por ejemplo, están explorando modelos de visión por ordenador capaces de detect y localizar huellas individuales, separar huellas superpuestas e incluso entrenarse con conjuntos de datos personalizados para reconocer características específicas de cada especie, como marcas de garras y patrones de marcha.
En concreto, los modelos como Ultralytics YOLO11 permiten realizar tareas de visión por ordenador 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 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 coherentes que la observación manual.
Ahora que hemos visto cómo la visión por ordenador puede track las huellas de los animales, veamos cómo se aplica 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 empezando con proyectos como OpenAnimalTracks, un conjunto de datos públicos que contiene miles de huellas etiquetadas de 18 especies en barro, arena y nieve. Con recursos como este, los modelos de Vision AI pueden entrenarse para detect y classify automáticamente las huellas, haciendo que la vigilancia de la fauna salvaje sea más rápida y accesible.
Partiendo de las bases de las FIT y combinándolas con conjuntos de datos abiertos y visión por ordenador, la investigación en conservación avanza hacia sistemas escalables capaces de track especies y proteger ecosistemas, sin necesidad de molestar 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 por ordenador hace que el proceso sea más eficiente. El uso de herramientas como YOLO11 junto con los conocimientos humanos agiliza el seguimiento de la fauna, contribuye a los esfuerzos de conservación y proporciona datos útiles para proteger las especies.
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