26 septembre 2025
Découvrez comment les traces d'animaux dans la neige donnent un aperçu des mouvements de la faune et comment la vision par ordinateur aide les chercheurs à les étudier.
La neige, comme d'autres surfaces naturelles, peut créer un enregistrement de l'activité de la faune. Par exemple, les empreintes laissées dans la neige peuvent montrer quels animaux sont passés, comment ils se sont déplacés et ce qu'ils faisaient.
Pendant des décennies, les randonneurs, les chasseurs et les chercheurs ont étudié ces empreintes pour en savoir plus sur le comportement des animaux sauvages. Mais le processus n'est pas toujours fiable. La neige peut se déplacer, le vent peut estomper les détails et les pistes qui se chevauchent peuvent rendre l'identification difficile. Même des observateurs entraînés peuvent négliger des schémas importants.
Les avancées technologiques facilitent désormais l'interprétation de ces signes. En particulier, la vision par ordinateur, une branche de l'IA qui permet aux machines d'analyser les données visuelles avec précision et rapidité, peut être utilisée pour détecter et comprendre les traces d'animaux. Par exemple, des modèles comme Ultralytics YOLO11 peuvent être entraînés à détecter des formes et des motifs dans des images de traces d'animaux.
Dans cet article, nous allons explorer comment les traces d'animaux dans la neige sont préservées, ce qu'elles révèlent sur la faune et comment la vision par ordinateur rend le suivi plus efficace.
Les traces d'animaux sont des empreintes laissées par les animaux lorsqu'ils se déplacent sur des surfaces telles que la neige, le sol ou la boue. Dans de bonnes conditions d'enneigement, ces empreintes conservent souvent des détails plus précis, comme les marques de griffes, les coussinets et les différences entre les pattes avant et arrière, qui sont plus difficiles à détecter dans la terre ou l'herbe.
Au-delà de l'identification des espèces, l'espacement, la disposition et les variations subtiles des traces peuvent en dire long aux chercheurs sur les mouvements, le comportement et les interactions avec l'environnement, fournissant aux chercheurs, aux randonneurs et aux passionnés de la faune des informations précieuses sur l'activité animale.
Voici quelques-unes des principales caractéristiques que les chercheurs recherchent lors de la lecture des pistes :
Chaque trace dans la neige raconte une partie de l'histoire d'un animal. La taille et la forme de chaque empreinte, les différences entre les pattes avant et arrière, et la présence ou l'absence de marques de griffes peuvent révéler l'espèce, l'allure et la répartition du poids. Par exemple, les renards et les coyotes laissent souvent des empreintes de griffes visibles, contrairement aux lynx roux et aux lions des montagnes.
Les pistes apparaissent rarement seules. Des indices comme les excréments, les touffes de fourrure, les traînées de queue ou les entrées de tanière à proximité ajoutent souvent un contexte important. Étant donné que les conditions de neige et les sentiers qui se chevauchent peuvent brouiller les détails, les traqueurs s'appuient sur plusieurs signes pour brosser un tableau plus clair. La façon dont les pistes sont disposées sur la neige est particulièrement utile, mettant en évidence non seulement où un animal est allé, mais aussi comment il se déplaçait et se comportait.
Voici quelques motifs courants de traces d'animaux trouvés dans la neige :
Malgré divers indices liés aux traces, le suivi des animaux dans la neige peut encore être complexe. Les conditions de neige affectent l'apparence des empreintes : la neige fraîche préserve les détails, tandis que la neige croûtée, fondante ou fraîchement tombée peut déformer ou recouvrir les traces.
La météo joue également un rôle, car le vent et la lumière du soleil peuvent brouiller les contours, et les chemins qui se chevauchent de plusieurs animaux peuvent créer de la confusion. Au-delà de cela, le comportement des animaux ajoute à l'imprévisibilité.
Certaines espèces, comme les mouffettes et les ours noirs, hibernent en hiver, tandis que d'autres se déplacent de façon erratique ou refont leurs traces. Pendant ce temps, dans les forêts, les traces de cerfs, d'orignaux ou de wapitis croisent souvent celles d'animaux plus petits ou de prédateurs, et d'autres signes comme les excréments, la fourrure ou les traînées de queue sont utilisés pour comprendre le mouvement et le comportement.
Pour surmonter les difficultés liées à l'analyse des traces d'animaux dans la neige, les chercheurs commencent à se tourner vers des technologies de pointe telles que la vision par ordinateur. Par exemple, ils explorent des modèles de vision par ordinateur capables de détecter et de localiser des empreintes individuelles, de séparer les pistes qui se chevauchent et même d'être entraînés sur des ensembles de données personnalisés pour reconnaître des caractéristiques spécifiques à l'espèce, telles que les marques de griffes et les allures.
Plus précisément, les modèles comme Ultralytics YOLO11 prennent en charge des tâches de vision par ordinateur telles que la détection d'objets, qui peut être utilisée pour identifier et localiser des empreintes de pattes individuelles, et la segmentation d'instances, qui peut séparer les pistes qui se chevauchent. En entraînant un modèle comme YOLO11 sur un ensemble de données personnalisé d'empreintes d'animaux, les chercheurs peuvent faciliter la reconnaissance des modèles spécifiques à chaque espèce, distinguer les pistes qui se chevauchent et générer des résultats plus cohérents que l'observation manuelle.
Maintenant que nous avons vu comment la vision par ordinateur peut suivre les empreintes d'animaux, voyons comment cette technologie est appliquée dans la recherche réelle.
Pendant des années, la plupart des études d'empreintes se sont appuyées sur la technologie d'identification des empreintes (FIT). La FIT fonctionne en marquant des points spécifiques sur chaque empreinte et en utilisant ces mesures pour différencier les animaux. Bien qu'efficace, le processus est lent, nécessite des experts formés et n'est pas pratique lorsque vous essayez d'analyser des milliers de pistes dans la nature.
Une étude récente sur les tigres d'Amour dans le nord-est de la Chine a démontré comment FIT peut même identifier des individus à partir d'empreintes de pas dans la neige, offrant un moyen fiable et non invasif de surveiller les prédateurs en voie de disparition.
Cependant, les chercheurs ont également souligné ses limites : il nécessite beaucoup de main-d'œuvre et est difficile à mettre à l'échelle. Ils ont notamment noté que la vision par ordinateur pourrait automatiser ce processus à l'avenir, réduisant ainsi le besoin de mesures manuelles tout en traitant des ensembles de données beaucoup plus volumineux.
Cette évolution commence déjà avec des projets comme OpenAnimalTracks, un ensemble de données public contenant des milliers d'empreintes étiquetées de 18 espèces dans la boue, le sable et la neige. Grâce à des ressources comme celle-ci, les modèles de Vision IA peuvent être entraînés pour détecter et classer automatiquement les empreintes, ce qui rend la surveillance de la faune plus rapide et plus accessible.
En s'appuyant sur les fondations de FIT et en les combinant avec des ensembles de données ouverts et la vision par ordinateur, la recherche sur la conservation s'oriente vers des systèmes évolutifs qui peuvent suivre les espèces et protéger les écosystèmes, sans jamais déranger les animaux eux-mêmes.
Les traces d'animaux dans la neige montrent comment les animaux se déplacent, se comportent et utilisent leurs habitats. L'interprétation manuelle de ces traces demande de la patience et de l'expérience, mais la vision par ordinateur rend le processus plus efficace. L'utilisation d'outils tels que YOLO11, associée aux connaissances humaines, rationalise la surveillance de la faune, soutient les efforts de conservation et fournit des données utiles pour la protection des espèces.
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