26 de septiembre de 2025
Descubra cómo las huellas de animales en la nieve permiten conocer los movimientos de la fauna y cómo la visión por ordenador ayuda a los investigadores a estudiarlas.
La nieve, al igual que 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 ella, cómo se desplazaron y qué hacían.
Durante décadas, excursionistas, 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 cambiar, el viento puede difuminar los detalles y la superposición de huellas puede dificultar la identificación. Incluso los observadores más entrenados 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 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 los animales en la nieve, qué revelan sobre la vida salvaje y cómo la visión por ordenador está consiguiendo que el rastreo sea más eficaz.
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 detectar en la tierra o la hierba.
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Más allá de la identificación de las especies, el espaciado, la disposición y las sutiles variaciones de las huellas pueden aportar a los investigadores información muy valiosa sobre los movimientos, el comportamiento y las interacciones con el entorno.
Estas son algunas de las principales características que buscan los investigadores al leer las pistas:
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 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 por sí solas. Indicios como excrementos, trozos de pelo, colas arrastradas o entradas a madrigueras cercanas suelen añadir un contexto importante. Dado que las condiciones de la nieve y la superposición de huellas pueden difuminar los detalles, los rastreadores se basan en varias señales juntas para construir una imagen más clara. La disposición de las huellas sobre la nieve es especialmente útil, ya que no sólo indica por dónde ha pasado el animal, sino también cómo se ha movido y cómo se ha comportado.
Estos son algunos de los patrones de huellas de 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 influyen en el aspecto de las huellas: la nieve fresca conserva los detalles, mientras que la nieve costra, derretida o recién caída puede distorsionar o cubrir las huellas.
El tiempo también influye, ya que el viento y la luz del sol pueden difuminar los bordes, y el solapamiento de los recorridos de varios animales puede crear confusión. Además, el comportamiento de los animales aumenta la imprevisibilidad.
Algunas especies, como las mofetas y los osos negros, hibernan en invierno, mientras que otras se mueven de forma errática o vuelven sobre sus huellas. Mientras tanto, en los bosques, las huellas de ciervos, alces o alces se cruzan a menudo con las de animales más pequeños o depredadores, y se utilizan señales adicionales como excrementos, pelaje o colas arrastradas 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 detectar 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, 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 rastrear las huellas de los animales, vamos a ver cómo se aplica esta tecnología a la investigación en el mundo real.
Durante años, la mayoría de los estudios sobre huellas se han basado en la tecnología de identificación de huellas (FIT). Para ello, se marcan puntos específicos en cada huella y se utilizan esas medidas para distinguir a los animales. Aunque es eficaz, el proceso es lento, requiere expertos formados y no es práctico cuando se trata de analizar miles de huellas en la naturaleza.
Un estudio reciente sobre los tigres de Amur, en el noreste de China, ha demostrado que la FIT puede identificar individuos incluso a partir de huellas en la nieve, lo que ofrece una forma fiable y no invasiva de vigilar a depredadores en peligro de extinción.
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Sin embargo, los investigadores también destacaron sus limitaciones: requiere mucho trabajo y es difícil de ampliar. Es importante señalar que la visión por ordenador podría automatizar este proceso en el futuro, reduciendo la necesidad de mediciones manuales y manejando conjuntos de datos mucho mayores.
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 detectar y clasificar 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 rastrear 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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