Analizzare le tracce di animali nella neve usando la computer vision

Per una panoramica visiva dei concetti trattati in questo articolo, guarda il video qui sotto.

La neve, come altre superfici naturali, può creare una traccia dell'attività della fauna selvatica. Ad esempio, le impronte lasciate sulla neve possono mostrare quali animali sono passati, come si sono mossi e cosa stavano facendo.

Per decenni, escursionisti, cacciatori e ricercatori hanno studiato queste impronte per saperne di più sul comportamento degli animali selvatici. Tuttavia, il processo non è sempre affidabile. La neve può spostarsi, il vento può offuscare i dettagli e le tracce sovrapposte possono rendere difficile l'identificazione. Persino gli osservatori esperti possono trascurare schemi importanti.

Fig 1. Impronte di leopardo preservate nella neve fresca. (Fonte)

I progressi tecnologici stanno rendendo più semplice interpretare questi segni. In particolare, la computer vision, una branca dell'AI che permette alle macchine di analizzare dati visivi con precisione e velocità, può essere utilizzata per rilevare e comprendere le tracce animali. Ad esempio, modelli come Ultralytics YOLO11 possono essere addestrati per rilevare forme e schemi nelle immagini delle tracce animali.

In questo articolo, esploreremo come le tracce animali sulla neve vengono preservate, cosa rivelano sulla fauna selvatica e come la computer vision sta rendendo il tracciamento più efficiente.

Link to this sectionL'importanza delle tracce animali sulla neve#

Le tracce animali sono le impressioni lasciate dagli animali mentre si muovono su superfici come neve, terra o fango. Nelle giuste condizioni di neve, queste impronte spesso preservano dettagli più nitidi, come i segni degli artigli, i cuscinetti e le differenze tra zampe anteriori e posteriori, che sono più difficili da rilevare su terra o erba.

Fig 2. Impronte animali su superfici diverse. (Fonte)

Oltre a identificare le specie, la spaziatura, la disposizione e le sottili variazioni nelle tracce possono dire molto ai ricercatori sul movimento, sul comportamento e sulle interazioni con l'ambiente, fornendo a ricercatori, escursionisti e appassionati di fauna selvatica preziose informazioni sull'attività animale.

Ecco alcune delle caratteristiche principali che i ricercatori cercano mentre leggono le tracce:

• Zampe anteriori vs. posteriori: Le differenze di dimensione e forma tra le zampe anteriori e posteriori riflettono il modo in cui un animale distribuisce il proprio peso e si muove nell'ambiente.
• Impronte delle zampe o impronte animali: Il contorno generale e la dimensione di un'impronta aiutano a identificare quale specie ha lasciato la traccia.
• Segni degli artigli: Le tracce dei canidi, come quelle di coyote, volpi e cani, mostrano solitamente le impronte degli artigli, mentre le tracce dei felini, inclusi bobcat, gatti domestici e puma, di solito non li mostrano, a meno che l'animale non stia correndo o si muova su terreno scivoloso.
• Schema delle tracce: La disposizione delle tracce può rivelare il comportamento animale; i coyote e le volpi spesso lasciano percorsi in linea retta, mentre i cani domestici tendono a vagare seguendo un percorso a zigzag.
• Larghezza della camminata (straddle) e tracce di trascinamento: La larghezza tra le tracce sinistra e destra (straddle) varia a seconda della specie e dell'andatura, e le variazioni in questa larghezza possono suggerire la velocità di movimento o cautela, mentre le tracce lasciate da code, pance o prede forniscono indizi aggiuntivi sull'attività.

Link to this sectionIdentificare le tracce animali sulla neve#

Ogni traccia sulla neve racconta parte della storia di un animale. La dimensione e la forma di ogni impronta, le differenze tra zampe anteriori e posteriori, e la presenza o l'assenza dei segni degli artigli possono rivelare la specie, l'andatura e la distribuzione del peso. Ad esempio, volpi e coyote lasciano spesso impronte visibili degli artigli, mentre i bobcat e i puma solitamente non lo fanno.

Le tracce raramente appaiono da sole. Indizi come escrementi, pezzetti di pelo, segni di trascinamento della coda o entrate di tane vicine aggiungono spesso un contesto importante. Poiché le condizioni della neve e i percorsi sovrapposti possono offuscare i dettagli, chi segue le tracce si affida a diversi segni insieme per costruire un quadro più chiaro. Il modo in cui le tracce sono disposte sulla neve è particolarmente utile, evidenziando non solo dove è andato un animale, ma come si stava muovendo e comportando.

Ecco alcuni schemi comuni di tracce animali trovati sulla neve:

• Saltatori (Hoppers): Conigli e lepri scarpa da neve spingono con le forti zampe posteriori, lasciando grandi impronte posteriori davanti a quelle anteriori più piccole. Nella neve alta, le lepri scarpa da neve creano tracce particolarmente lunghe.
• Saltatori a balzi (Bounders): Donnole, martore, visoni e topi muschiati saltano in avanti con entrambe le zampe anteriori e posteriori insieme, formando un motivo ripetuto due a due.
• Ambulatori (Amblers): Procioni, puzzole, castori, istrici e orsi neri si muovono lentamente, lasciando tracce larghe con segni visibili degli artigli.
• Camminatori perfetti (Perfect steppers): Volpi e coyote posizionano le zampe posteriori quasi dove sono atterrate quelle anteriori, creando linee rette. I coyote tendono a viaggiare in percorsi diretti, mentre i cani domestici vagano a zigzag.

Link to this sectionSfide nell'interpretazione delle tracce animali sulla neve#

Nonostante i vari indizi legati alle tracce, seguire gli animali sulla neve può ancora essere complesso. Le condizioni della neve influenzano l'aspetto delle impronte: la neve fresca preserva i dettagli, mentre la neve crostosa, che si scioglie o caduta di recente, può distorcere o coprire le tracce.

Anche il meteo gioca un ruolo, poiché il vento e la luce solare possono sfocare i bordi, e i percorsi sovrapposti di più animali possono creare confusione. Oltre a questo, il comportamento animale aggiunge imprevedibilità.

Alcune specie, come le puzzole e gli orsi neri, vanno in letargo in inverno, mentre altre si muovono in modo irregolare o ripercorrono i propri sentieri. Nel frattempo, nelle foreste, le tracce di cervi, alci o wapiti si intersecano spesso con quelle di animali più piccoli o predatori, e segni aggiuntivi come escrementi, pelo o segni di trascinamento della coda vengono usati per comprendere il movimento e il comportamento.

Link to this sectionCome la computer vision può essere usata per rilevare tracce animali#

Per gestire le sfide dell'analisi delle tracce animali sulla neve, i ricercatori stanno iniziando a rivolgersi a tecnologie all'avanguardia come la computer vision. Ad esempio, stanno esplorando modelli di computer vision in grado di rilevare e localizzare singole impronte, separare tracce sovrapposte e persino essere addestrati su dataset personalizzati per riconoscere caratteristiche specifiche della specie come i segni degli artigli e gli schemi di andatura.

Nello specifico, modelli come Ultralytics YOLO11 supportano attività di computer vision come l'object detection, che può essere utilizzata per identificare e localizzare singole impronte, e l'instance segmentation, che può separare tracce sovrapposte. Addestrando un modello come YOLO11 su un dataset personalizzato di impronte animali, i ricercatori possono rendere più facile riconoscere schemi specifici della specie, distinguere tracce sovrapposte e generare risultati più coerenti rispetto all'osservazione manuale.

Link to this sectionComputer vision e ricerca sull'analisi delle impronte animali#

Ora che abbiamo visto come la computer vision può tracciare le impronte animali, vediamo come questa tecnologia viene applicata nella ricerca del mondo reale.

Link to this sectionDal FIT ai dataset aperti#

Per anni, la maggior parte degli studi sulle impronte si è basata sulla Footprint Identification Technology (FIT). Il FIT funziona contrassegnando punti specifici su ogni impronta e utilizzando quelle misurazioni per distinguere gli animali. Sebbene efficace, il processo è lento, richiede esperti formati e non è pratico quando si cerca di analizzare migliaia di tracce in natura.

Un recente studio sulle tigri dell'Amur nella Cina nord-orientale ha dimostrato come il FIT possa persino identificare gli individui dalle impronte sulla neve, offrendo un modo affidabile e non invasivo per monitorare i predatori in pericolo.

Fig 3. Impronte di tigre sulla neve. (Fonte: sciencedirect.com)

Tuttavia, i ricercatori hanno anche evidenziato i suoi limiti: è laborioso e difficile da scalare. Importante notare, hanno sottolineato che la computer vision potrebbe automatizzare questo processo in futuro, riducendo la necessità di misurazioni manuali pur gestendo dataset molto più ampi.

Questo cambiamento è già iniziato con progetti come OpenAnimalTracks, un dataset pubblico contenente migliaia di impronte etichettate di 18 specie su fango, sabbia e neve. Con risorse come questa, i modelli di AI visiva possono essere addestrati per rilevare e classificare automaticamente le impronte, rendendo il monitoraggio della fauna selvatica più veloce e accessibile.

Fig 4. Uno sguardo al dataset OpenAnimalTracks (Fonte)

Partendo dalle basi del FIT e combinandole con dataset aperti e computer vision, la ricerca sulla conservazione si sta muovendo verso sistemi scalabili in grado di tracciare le specie e proteggere gli ecosistemi, senza mai disturbare gli animali stessi.

Link to this sectionPunti chiave#

Le tracce animali sulla neve mostrano come gli animali si muovono, si comportano e usano i loro habitat. Leggerle a mano richiede pazienza ed esperienza, ma la computer vision rende il processo più efficiente. L'utilizzo di strumenti come YOLO11 insieme alla conoscenza umana rende il monitoraggio della fauna selvatica più snello, aiuta gli sforzi di conservazione e fornisce dati utili per proteggere le specie.

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