Analyser les traces d’animaux dans la neige à l’aide de la vision par ordinateur

Pour découvrir visuellement les concepts abordés dans cet article, regarde la vidéo ci-dessous.

La neige, comme les autres surfaces naturelles, peut conserver une trace de l’activité de la faune. Par exemple, les empreintes laissées dans la neige peuvent révéler quels animaux sont passés, comment ils se sont déplacés et ce qu’ils faisaient.

Depuis des décennies, les randonneurs, les chasseurs et les chercheurs étudient ces empreintes pour mieux comprendre le comportement des animaux sauvages. Mais le processus n’est pas toujours fiable. La neige peut bouger, le vent peut estomper les détails et les traces qui se chevauchent peuvent rendre l’identification difficile. Même des observateurs expérimentés peuvent manquer des motifs importants.

Fig. 1. Empreintes de léopard conservées dans la neige fraîche. (Source)

Les avancées technologiques facilitent désormais l’interprétation de ces indices. 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 voir comment les traces d’animaux sont conservées dans la neige, ce qu’elles révèlent sur la faune et comment la vision par ordinateur rend le pistage plus efficace.

L’importance des traces d’animaux dans la neige#

Les traces d’animaux sont des empreintes laissées lorsque les animaux se déplacent sur des surfaces telles que la neige, la terre ou la boue. Lorsque les conditions neigeuses sont favorables, ces empreintes préservent souvent des détails plus nets, 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.

Fig. 2. Empreintes d’animaux sur différentes surfaces. (Source)

Au-delà de l’identification de l’espèce, l’espacement, la disposition et les variations subtiles des traces peuvent fournir aux chercheurs de nombreuses informations sur les déplacements, le comportement et les interactions avec l’environnement, offrant ainsi aux chercheurs, aux randonneurs et aux passionnés de faune sauvage de précieux renseignements sur l’activité animale.

Voici quelques-unes des principales caractéristiques que les chercheurs observent lors de la lecture des traces :

• Pattes avant et arrière : Les différences de taille et de forme entre les pattes avant et arrière reflètent la manière dont un animal répartit son poids et se déplace dans son environnement.
• Empreintes de pattes ou empreintes animales : Le contour général et la taille d’une empreinte aident à identifier l’espèce qui a laissé la trace.
• Marques de griffes : Les traces de canidés, comme celles des coyotes, des renards et des chiens, présentent généralement des marques de griffes, tandis que les traces de félins, notamment celles des lynx roux, des chats domestiques et des pumas, n’en présentent habituellement pas, sauf lorsque l’animal court ou se déplace sur un sol glissant.
• Motif des traces : La disposition des traces peut révéler le comportement animal, les coyotes et les renards laissant souvent des pistes en ligne droite, tandis que les chiens domestiques ont tendance à se déplacer en zigzag.
• Écartement et traînées : La largeur entre les traces gauche et droite (écartement) varie selon l’espèce et l’allure, et les changements d’écartement peuvent indiquer la vitesse de déplacement ou la prudence, tandis que les traînées laissées par les queues, les ventres ou les proies fournissent des indices supplémentaires sur l’activité.

Identifier les traces d’animaux dans la neige#

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, ainsi que 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 marques de griffes visibles, tandis que les lynx roux et les pumas n’en laissent généralement pas.

Les traces apparaissent rarement seules. Des indices comme les excréments, des touffes de poils, les traînées de queue ou les entrées de tanières à proximité apportent souvent un contexte important. Comme les conditions neigeuses et les pistes qui se chevauchent peuvent estomper les détails, les pisteurs s’appuient sur plusieurs signes pour se faire une idée plus précise. La manière dont les traces sont disposées sur la neige est particulièrement utile : elle indique non seulement où l’animal est allé, mais aussi comment il se déplaçait et se comportait.

Voici quelques motifs courants de traces d’animaux observés dans la neige :

• Sauteurs : Les lapins et les lièvres variables prennent appui sur leurs puissantes pattes arrière, laissant de grandes empreintes arrière devant de plus petites empreintes avant. Dans la neige profonde, les lièvres variables forment des traces particulièrement longues.
• Bondisseurs : Les belettes, les martres, les visons et les rats musqués bondissent vers l’avant en posant simultanément leurs pattes avant et arrière, formant un motif répétitif deux par deux.
• Marcheurs : Les ratons laveurs, les mouffettes, les castors, les porcs-épics et les ours noirs se déplacent lentement, laissant de larges traces avec des marques de griffes visibles.
• Marcheurs précis : Les renards et les coyotes posent leurs pattes arrière presque à l’endroit où leurs pattes avant se sont posées, créant des lignes droites. Les coyotes ont tendance à suivre des trajectoires directes, tandis que les chiens domestiques se déplacent en zigzag.

Les difficultés d’interprétation des traces d’animaux dans la neige#

Malgré les différents indices liés aux traces, suivre des animaux dans la neige peut rester complexe. Les conditions neigeuses influencent l’apparence des empreintes : la neige fraîche en préserve les détails, tandis qu’une 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 estomper les contours, tandis que les chemins qui se chevauchent et sont laissés par plusieurs animaux peuvent créer de la confusion. De plus, le comportement animal rend la situation encore plus imprévisible.

Certaines espèces, comme les mouffettes et les ours noirs, hibernent en hiver, tandis que d’autres se déplacent de manière erratique ou reviennent sur 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 des signes supplémentaires comme les excréments, les poils ou les traînées de queue sont utilisés pour comprendre les déplacements et le comportement.

Comment utiliser la vision par ordinateur pour détecter les traces d’animaux#

Pour relever les difficultés liées à l’analyse des traces d’animaux dans la neige, les chercheurs se tournent de plus en plus vers des technologies de pointe comme la vision par ordinateur. Ils étudient notamment des modèles de vision par ordinateur capables de détecter et de localiser les empreintes individuelles, de séparer les traces qui se chevauchent et même d’être entraînés sur des jeux de données personnalisés afin de reconnaître des caractéristiques propres à chaque espèce, comme les marques de griffes et les motifs de déplacement.

Plus précisément, des modèles comme Ultralytics YOLO11 prennent en charge des tâches de vision par ordinateur telles que la détection d’objets, qui peut servir à identifier et à localiser les empreintes individuelles, ainsi que la segmentation d’instances, qui peut séparer les traces qui se chevauchent. En entraînant un modèle comme YOLO11 sur un jeu de données personnalisé d’empreintes animales, les chercheurs peuvent faciliter la reconnaissance des motifs propres à chaque espèce, distinguer les traces qui se chevauchent et obtenir des résultats plus cohérents qu’avec l’observation manuelle.

La vision par ordinateur et la recherche sur l’analyse des empreintes animales#

Maintenant que nous avons vu comment la vision par ordinateur peut suivre les empreintes animales, examinons comment cette technologie est appliquée dans la recherche en conditions réelles.

De FIT aux jeux de données ouverts#

Pendant des années, la plupart des études sur les empreintes se sont appuyées sur la Technologie d’identification des empreintes (FIT). FIT fonctionne en marquant des points précis 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 lorsqu’il faut analyser des milliers de traces dans la nature.

Une étude récente sur les tigres de l’Amour dans le nord-est de la Chine a démontré que FIT pouvait même identifier des individus à partir d’empreintes dans la neige, offrant ainsi une méthode fiable et non invasive pour surveiller les prédateurs menacés.

Fig. 3. Empreintes de tigre dans la neige. (Source : sciencedirect.com)

Cependant, les chercheurs ont également souligné ses limites : cette méthode nécessite beaucoup de travail et est difficile à mettre à l’échelle. Ils ont notamment indiqué que la vision par ordinateur pourrait automatiser ce processus à l’avenir, réduisant le besoin de mesures manuelles tout en traitant des jeux de données beaucoup plus volumineux.

Cette évolution commence déjà avec des projets comme OpenAnimalTracks, un jeu de données public contenant des milliers d’empreintes annotées de 18 espèces, relevées dans la boue, le sable et la neige. Grâce à des ressources de ce type, les modèles d’IA de vision peuvent être entraînés à détecter et à classer automatiquement les empreintes, rendant la surveillance de la faune sauvage plus rapide et plus accessible.

Fig. 4. Aperçu du jeu de données OpenAnimalTracks (Source)

En s’appuyant sur les bases de FIT et en les combinant avec des jeux de données ouverts et la vision par ordinateur, la recherche en conservation évolue vers des systèmes évolutifs capables de suivre les espèces et de protéger les écosystèmes, sans jamais déranger les animaux eux-mêmes.

Points clés à retenir#

Les traces d’animaux dans la neige montrent comment les animaux se déplacent, se comportent et utilisent leur habitat. Les interpréter manuellement demande de la patience et de l’expérience, mais la vision par ordinateur rend le processus plus efficace. L’utilisation d’outils comme Ultralytics YOLO11, associée aux connaissances humaines, simplifie la surveillance de la faune sauvage, favorise les efforts de conservation et fournit des données utiles à la protection des espèces.

Rejoins notre communauté grandissante ! Consulte notre dépôt GitHub pour en savoir plus sur l’AI. Découvre la vision par ordinateur dans l’industrie et l’AI dans la logistique en visitant nos pages de solutions. Pour commencer à développer avec la vision par ordinateur, consulte nos options de licence.