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 preservadas en nieve fresca. (Fuente)

Los avances tecnológicos están facilitando ahora la interpretación de estos signos. En concreto, 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 rastros 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.

Link to this sectionLa 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, ya que los coyotes y los zorros suelen dejar senderos en línea recta, mientras que los perros domésticos tienden a vagar en un camino 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.

Link to this sectionIdentificación 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.

Link to this sectionDesafíos 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.

Link to this sectionCómo se puede utilizar la visión artificial para detectar rastros de animales#

Para afrontar los retos del análisis de rastros de animales en la nieve, los investigadores están empezando a recurrir a tecnología de vanguardia como la visión artificial. Por ejemplo, están explorando modelos de visión artificial que pueden detectar y localizar huellas individuales, separar rastros superpuestos e incluso ser entrenados en datasets 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 se puede utilizar para identificar y localizar huellas individuales, y la segmentación de instancias, que puede separar rastros superpuestos. 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 la especie, distinguir rastros superpuestos y generar resultados más coherentes que la observación manual.

Link to this sectionVisión 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.

Link to this sectionDe 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 de Amur en el noreste de China demostró cómo FIT puede incluso identificar individuos a partir de huellas en la nieve, ofreciendo una forma fiable y no invasiva de controlar 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.

Ese cambio ya está empezando con proyectos como OpenAnimalTracks, un dataset 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 el monitoreo de la fauna sea más rápido y accesible.

Fig 4. Un vistazo al dataset OpenAnimalTracks (Fuente)

Al aprovechar los fundamentos de FIT y combinarlos con datasets abiertos y visión artificial, la investigación sobre conservación avanza hacia sistemas escalables capaces de rastrear especies y proteger ecosistemas, sin molestar nunca a los animales.

Link to this sectionConclusiones clave#

Los rastros de animales en la nieve muestran cómo se mueven, se comportan y utilizan sus hábitats. Leerlos 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 hace que el monitoreo de la fauna sea más eficiente, ayuda a los esfuerzos de conservación y proporciona datos útiles para proteger a las especies.

¡Únete a nuestra creciente comunidad! Explora nuestro repositorio de GitHub para aprender más sobre IA. Descubre la visión artificial en la fabricación y la IA en la logística visitando nuestras páginas de soluciones. Para empezar a construir con visión artificial, consulta nuestras opciones de licencia.