Analyse des traces d'animaux dans la neige à l'aide de la vision par ordinateur

La neige, comme d'autres surfaces naturelles, peut constituer un témoignage de l'activité de la faune. Par exemple, les empreintes de pas laissées dans la neige peuvent montrer 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 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 brouiller les détails et les traces qui se chevauchent peuvent rendre l'identification difficile. Même des observateurs expérimentés peuvent négliger des motifs importants.

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Les progrès technologiques facilitent aujourd'hui l'interprétation de ces signes. En particulier, la vision artificielle, une branche de l'intelligence artificielle 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 verrons comment les traces d'animaux dans la neige sont conservées, ce qu'elles révèlent sur la faune et comment la vision par ordinateur rend le suivi plus efficace.

L'importance des traces d'animaux dans la neige

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 des orteils et les différences entre les pattes avant et arrière, qui sont plus difficiles à déceler dans la terre ou l'herbe. 

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Au-delà de l'identification des espèces, l'espacement, la disposition et les variations subtiles des traces peuvent en dire long 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 lorsqu'ils lisent des pistes :

• Pattes avant et pattes arrière : Les différences de taille et de forme entre les pattes avant et les pattes arrière reflètent la manière dont un animal répartit son poids et se déplace dans son environnement.
  
• Empreintes de pattes ou d'animaux : Le contour général et la taille d'une empreinte permettent d'identifier l'espèce qui a laissé la trace.
  
• Marques de griffes : Les traces de chiens, comme celles des coyotes, des renards et des chiens, présentent généralement des empreintes de griffes, tandis que les traces de félins, comme celles des lynx roux, des chats domestiques et des lions de montagne, n'en présentent généralement pas, sauf si l'animal court ou se déplace sur un sol glissant.
  
• Le tracé des pistes : La disposition des traces peut révéler le comportement de l'animal, les coyotes et les renards laissant souvent des pistes en ligne droite, tandis que les chiens domestiques ont tendance à errer en zigzag.‍
• Chevauchement et traînées : La largeur entre les pistes gauche et droite (straddle) varie selon l'espèce et l'allure, et les changements de straddle peuvent indiquer la vitesse de déplacement ou la prudence, tandis que les traînées provenant de la queue, du ventre ou des 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 et la présence ou l'absence de marques de griffes peuvent révéler l'espèce, la démarche et la répartition du poids. Par exemple, les renards et les coyotes laissent souvent des empreintes de griffes visibles, alors que les lynx roux et les lions de montagne n'en laissent généralement pas.

Les traces apparaissent rarement seules. Des indices tels que des excréments, des morceaux de fourrure, des traînées de queue ou des entrées de tanières proches ajoutent souvent un contexte important. Les conditions d'enneigement et le chevauchement des pistes pouvant brouiller les détails, les pisteurs s'appuient sur plusieurs indices pour se faire une idée plus précise de la situation. La façon dont les traces sont disposées sur la neige est particulièrement utile, car elle indique non seulement où l'animal est allé, mais aussi comment il s'est déplacé et s'est comporté.

Voici quelques traces d'animaux que l'on retrouve fréquemment dans la neige :

• Les sauteurs: Les lapins et les lièvres d'Amérique poussent avec des pattes postérieures puissantes, laissant de grandes empreintes postérieures devant les empreintes antérieures plus petites. Dans la neige profonde, les lièvres d'Amérique laissent des traces particulièrement longues.
  
• Les bondisseurs: Les belettes, les martres, les visons et les rats musqués bondissent vers l'avant en joignant leurs pattes avant et arrière, formant ainsi un motif répétitif deux par deux.
  
• Les animaux qui se déplacent: Les ratons laveurs, les moufettes, les castors, les porcs-épics et les ours noirs se déplacent lentement, laissant de larges traces avec des marques de griffes visibles.
  
• Des marcheurs parfaits: Les renards et les coyotes placent leurs pattes arrière presque à l'endroit où les pattes avant se sont posées, créant ainsi des lignes droites. Les coyotes ont tendance à suivre des chemins directs, tandis que les chiens domestiques se déplacent en zigzag.

Difficultés d'interprétation des traces d'animaux dans la neige

Malgré les nombreux indices liés aux traces, le suivi des animaux dans la neige peut s'avérer complexe. L'état de la neige influe sur l'apparence des empreintes : la neige fraîche préserve les détails, tandis que la neige croûtée, fondante ou récemment tombée peut déformer ou recouvrir les traces. 

Les conditions météorologiques jouent également un rôle, car le vent et la lumière du soleil peuvent brouiller les contours, et le chevauchement des trajectoires de plusieurs animaux peut créer de la confusion. En outre, le comportement des animaux ajoute à l'imprévisibilité. 

Certaines espèces, comme les moufettes et les ours noirs, hibernent en hiver, tandis que d'autres se déplacent de manière erratique ou reviennent sur leurs traces. Dans les forêts, les pistes des cerfs, des élans ou des 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 les mouvements et le comportement.

Comment la vision par ordinateur peut-elle être utilisée pour détecter les traces d'animaux ?

Pour relever le défi que représente 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. Ils explorent par exemple des modèles de vision artificielle capables de détecter et de localiser des empreintes individuelles, de séparer des pistes qui se chevauchent et même d'être entraînés sur des ensembles de données personnalisés pour reconnaître des caractéristiques propres à une espèce, telles que les marques de griffes et les schémas de marche.

Plus précisément, des modèles comme Ultralytics YOLO11 prennent en charge des tâches de vision artificielle 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 des traces qui se chevauchent. En entraînant un modèle comme YOLO11 sur un ensemble de données personnalisées d'empreintes d'animaux, les chercheurs peuvent faciliter la reconnaissance de modèles spécifiques aux espèces, distinguer les traces qui se chevauchent et obtenir des résultats plus cohérents que l'observation manuelle.

Vision par ordinateur et recherche sur l'analyse des empreintes d'animaux

Maintenant que nous avons vu comment la vision par ordinateur permet de suivre les empreintes d'animaux, voyons comment cette technologie est appliquée à la recherche dans le monde réel.

De la FIT aux jeux de données ouverts

Pendant des années, la plupart des études sur les empreintes de pas se sont appuyées sur la technologie d'identification des empreintes de pas (FIT). La FIT consiste à marquer des points spécifiques sur chaque empreinte et à utiliser ces mesures pour différencier les animaux. Bien qu'efficace, ce processus est lent, nécessite des experts qualifiés et n'est pas pratique lorsqu'il s'agit 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 que FIT peut même identifier des individus à partir d'empreintes de pas dans la neige, ce qui constitue un moyen fiable et non invasif de surveiller les prédateurs menacés d'extinction. 

Toutefois, les chercheurs ont également souligné les limites de cette méthode : elle demande beaucoup de travail et il est difficile de la mettre à l'échelle. Il est important de noter 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 importants.

Cette évolution est déjà amorcée par des projets tels que OpenAnimalTracks, un ensemble de données publiques contenant des milliers d'empreintes étiquetées de 18 espèces dans la boue, le sable et la neige. Avec de telles ressources, les modèles Vision AI peuvent être formés pour détecter et classer automatiquement les empreintes, ce qui rendra la surveillance de la faune plus rapide et plus accessible.

En s'appuyant sur les fondements de la FIT et en les associant à des ensembles de données ouvertes et à 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 perturber les animaux eux-mêmes.

Principaux enseignements

Les traces d'animaux dans la neige montrent comment les animaux se déplacent, se comportent et utilisent leur habitat. 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 tels que YOLO11 en complément des connaissances humaines permet de rationaliser la surveillance de la faune, de soutenir les efforts de conservation et de fournir des données utiles à la protection des espèces.

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