Analyser les traces d'animaux dans la neige grâce à la vision par ordinateur

Pour une présentation visuelle des concepts abordés dans cet article, regarde la vidéo ci-dessous.

La neige, comme d'autres surfaces naturelles, peut laisser 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.

Pendant des décennies, les randonneurs, les chasseurs et les chercheurs ont étudié ces empreintes pour en apprendre davantage sur le comportement des animaux sauvages. Mais le processus n'est pas toujours fiable. La neige peut bouger, le vent peut brouiller les détails et les traces qui se chevauchent peuvent rendre l'identification difficile. Même des observateurs entraînés peuvent manquer des motifs importants.

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

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 des 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 explorerons 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.

Link to this sectionL'importance des traces d'animaux dans la neige#

Les traces d'animaux sont des empreintes laissées lors du déplacement des animaux sur des surfaces telles que la neige, le sol ou la boue. Dans les bonnes conditions de neige, 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 des espèces, l'espacement, la disposition et les variations subtiles des traces peuvent en dire long aux chercheurs sur le mouvement, le comportement et les interactions avec l'environnement, offrant aux chercheurs, aux randonneurs et aux passionnés de la faune des informations précieuses sur l'activité animale.

Voici quelques-unes des caractéristiques clés que les chercheurs recherchent en examinant les traces :

• Pattes avant vs pattes 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 quelle espèce a laissé la trace.
• Marques de griffes : Les traces de canidés, comme celles des coyotes, des renards et des chiens, montrent généralement des empreintes de griffes, tandis que les traces de félins, y compris les lynx roux, les chats domestiques et les pumas, ne le montrent généralement pas, sauf si l'animal court ou se déplace sur un sol glissant.
• Motif de la piste : 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 errer en suivant un chemin en zigzag.
• Écartement et traînées : La largeur entre les traces gauche et droite (l'écartement) varie selon l'espèce et l'allure, et les changements dans l'écartement peuvent suggérer la vitesse de déplacement ou la prudence, tandis que les traînées laissées par les queues, le ventre ou les proies fournissent des indices supplémentaires sur l'activité.

Link to this sectionIdentifier 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, 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 marques de griffes visibles, alors que les lynx roux et les pumas ne le font généralement pas.

Les traces apparaissent rarement seules. Des indices comme les excréments, des morceaux de fourrure, des traînées de queue ou des entrées de terrier à proximité ajoutent souvent un contexte important. Étant donné que les conditions de neige et le chevauchement des pistes peuvent brouiller les détails, les pisteurs s'appuient sur plusieurs signes combinés pour obtenir une image plus claire. La façon dont les traces sont disposées sur la neige est particulièrement utile, mettant en évidence non seulement où un animal est allé, mais comment il se déplaçait et se comportait.

Voici quelques modèles de traces animales courants trouvés dans la neige :

• Sauteurs : Les lapins et les lièvres d'Amérique se propulsent avec leurs puissantes pattes arrière, laissant de grandes empreintes arrière devant des empreintes avant plus petites. Dans la neige profonde, les lièvres d'Amérique laissent des traces particulièrement longues.
• Bondisseurs : Les belettes, les martres, les visons et les rats musqués sautent en avant avec leurs pattes avant et arrière ensemble, 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 parfaits : Les renards et les coyotes placent leurs pattes arrière presque là où les pattes avant ont atterri, créant des lignes droites. Les coyotes ont tendance à se déplacer sur des chemins directs, tandis que les chiens domestiques errent en zigzags.

Link to this sectionDéfis liés à l'interprétation des traces d'animaux dans la neige#

Malgré les divers indices liés aux traces, le suivi des animaux dans la neige peut rester complexe. Les conditions de neige affectent l'aspect des empreintes : la neige fraîche préserve les détails, tandis que la neige croûtée, fondante ou tombée récemment peut déformer ou recouvrir les traces.

La météo joue également un rôle, car le vent et la lumière du soleil peuvent brouiller les bords, et les pistes qui se chevauchent provenant de plusieurs animaux peuvent créer de la confusion. Au-delà de cela, le comportement animal ajoute à l'imprévisibilité.

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 de petits animaux ou de prédateurs, et des signes supplémentaires comme les excréments, la fourrure ou les traînées de queue sont utilisés pour comprendre le mouvement et le comportement.

Link to this sectionComment la vision par ordinateur peut être utilisée pour détecter les traces d'animaux#

Pour gérer les défis liés à l'analyse des traces d'animaux dans la neige, les chercheurs commencent à se tourner vers des technologies de pointe comme 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 traces qui se chevauchent et même d'être entraînés sur des jeux de données personnalisés pour reconnaître des caractéristiques spécifiques aux espèces, telles que les marques de griffes et les motifs d'allure.

Plus précisément, des 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'instance, 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 de motifs spécifiques aux espèces, distinguer les traces qui se chevauchent et générer des résultats plus cohérents que l'observation manuelle.

Link to this sectionVision par ordinateur et recherche sur l'analyse des empreintes animales#

Maintenant que nous avons vu comment la vision par ordinateur peut suivre les empreintes animales, voyons comment cette technologie est appliquée dans la recherche réelle.

Link to this sectionDu 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). Le FIT fonctionne en marquant des points spécifiques sur chaque empreinte et en utilisant ces mesures pour distinguer 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 traces dans la nature.

Une étude récente sur les tigres de l'Amour dans le nord-est de la Chine a démontré comment le FIT peut même identifier des individus à partir d'empreintes dans la neige, offrant un moyen fiable et non invasif de surveiller les prédateurs menacés.

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

Cependant, les chercheurs ont également souligné ses limites : il est laborieux et difficile à mettre à l'échelle. Surtout, ils ont noté 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 importants.

Ce changement commence déjà avec des projets comme OpenAnimalTracks, un jeu de données public contenant des milliers d'empreintes étiquetées de 18 espèces dans la boue, le sable et la neige. Avec des ressources comme celle-ci, les modèles d'IA visuelle peuvent être entraînés à détecter et classer automatiquement les empreintes, rendant la surveillance de la faune plus rapide et plus accessible.

Fig 4. Un aperçu du jeu de données OpenAnimalTracks (Source)

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

Link to this sectionPoints clés#

Les traces d'animaux dans la neige montrent comment les animaux se déplacent, se comportent et utilisent leurs habitats. Les lire à la main demande de la patience et de l'expérience, mais la vision par ordinateur rend le processus plus efficace. L'utilisation d'outils comme YOLO11 parallèlement aux connaissances humaines rend la surveillance de la faune plus rationalisée, aide aux efforts de conservation et fournit des données utiles pour protéger les espèces.

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