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

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

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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.

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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 detect et comprendre les traces d'animaux. Par exemple, des modèles comme Ultralytics YOLO11 peuvent être entraînés à detect formes et des motifs dans les 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.

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 detect 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 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 :

• Pattes avant vs. pattes arrière : Les différences de taille et de forme entre les pattes avant et les pattes arrière reflètent la façon dont un animal répartit son poids et se déplace dans son environnement.
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• Empreintes de pattes ou d'animaux : Le contour général et la taille d'une empreinte permettent d'identifier l'espèce qui a laissé la track.
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• Marques de griffes : Les empreintes de canidés, comme celles des coyotes, des renards et des chiens, montrent généralement des marques de griffes, tandis que les empreintes de félins, y compris les chats sauvages, les chats domestiques ou de maison et les lions des montagnes, n'en montrent généralement pas, sauf si l'animal court ou se déplace sur un sol glissant.
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• Tracé de motif : La disposition des pistes peut révéler le comportement animal, les coyotes et les renards laissant souvent des traces en ligne droite, tandis que les chiens domestiques ont tendance à errer en zigzag.
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• Enjambeurs et draglines : La largeur entre les chenilles gauche et droite (enjambement) varie selon l'espèce et l'allure, et les changements d'enjambement peuvent suggérer une vitesse de déplacement ou de la prudence, tandis que les traînées de la queue, du ventre ou des proies fournissent des indices supplémentaires sur l'activité.

Identification des traces d'animaux dans la neige 

Chaque track 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 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 track animaux que l'on retrouve fréquemment dans la neige :

• Sauteurs : Les lapins et les lièvres d'Amérique se propulsent avec de fortes pattes arrière, laissant de grandes empreintes arrière devant les plus petites empreintes avant. Dans la neige profonde, les lièvres d'Amérique font des traces particulièrement longues.
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• Bounders : Les belettes, les martres, les visons et les rats musqués bondissent vers l’avant avec leurs pattes avant et arrière ensemble, formant un motif répétitif deux par deux.
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• Animaux à démarche lente : 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.
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• Marcheurs parfaits : Les renards et les coyotes placent leurs pattes arrière presque à l'endroit où les pattes avant se sont posées, créant des lignes droites. Les coyotes ont tendance à se déplacer en ligne droite, tandis que les chiens domestiques errent en zigzag.

Difficultés d'interprétation des traces d'animaux 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.

Comment la vision par ordinateur peut-elle être utilisée pour detect 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 detect 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 animales

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

De FIT aux ensembles de données ouverts

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. 

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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 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 detect et classify automatiquement classify 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 track espèces et de protéger les écosystèmes, sans jamais perturber les animaux eux-mêmes.

Principaux points à retenir

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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