Analizzare le tracce di animali sulla neve con la computer vision

La neve, come altre superfici naturali, può creare una traccia dell'attività degli animali selvatici. Per 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. Ma il processo non è sempre affidabile. La neve può cambiare, il vento può offuscare i dettagli e le tracce che si sovrappongono possono rendere difficile l'identificazione. Anche gli osservatori più esperti possono trascurare modelli importanti.

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I progressi tecnologici stanno rendendo più facile l'interpretazione di questi segni. In particolare, la computer vision, una branca dell'IA che consente alle macchine di analizzare i dati visivi con precisione e velocità, può essere utilizzata per individuare e comprendere le tracce degli animali. Ad esempio, modelli come Ultralytics YOLO11 possono essere addestrati per individuare forme e modelli nelle immagini di tracce di animali.

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

L'importanza delle tracce degli animali sulla neve

Le impronte degli animali sono le impronte lasciate dagli animali che si muovono su superfici come la neve, il terreno o il fango. Nelle giuste condizioni di neve, queste impronte spesso conservano dettagli più nitidi, come i segni degli artigli, i cuscinetti delle dita dei piedi e le differenze tra le zampe anteriori e posteriori, che sono più difficili da individuare nello sporco o nell'erba. 

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Oltre all'identificazione delle specie, la spaziatura, la disposizione e le sottili variazioni delle tracce possono fornire ai ricercatori molte informazioni sul movimento, il comportamento e le interazioni con l'ambiente, fornendo a ricercatori, escursionisti e appassionati di fauna selvatica preziose indicazioni sull'attività degli animali.

Ecco alcune delle caratteristiche principali che i ricercatori ricercano durante la lettura dei brani:

• Zampe anteriori e posteriori: Le differenze di dimensione e forma tra le zampe anteriori e quelle posteriori riflettono il modo in cui un animale distribuisce il peso e si muove nell'ambiente.
  
• Impronte di zampe o di animali: Il profilo generale e le dimensioni di un'impronta aiutano a identificare la specie che ha tracciato la traccia.
  
• Segni di artigli: Le tracce canine, come quelle dei coyote, delle volpi e dei cani, di solito mostrano le impronte degli artigli, mentre quelle feline, come quelle delle lince, dei gatti domestici e dei leoni di montagna, di solito non le mostrano, a meno che l'animale non stia correndo o si stia muovendo su un terreno scivoloso.
  
• Schema delle tracce: La disposizione delle tracce può rivelare il comportamento dell'animale: i coyote e le volpi lasciano spesso tracce rettilinee, mentre i cani domestici tendono a vagare a zig zag.‍
• Straddle e draglines: L'ampiezza tra la traccia sinistra e quella destra (straddle) varia a seconda della specie e dell'andatura, e i cambiamenti nello straddle possono suggerire la velocità o la cautela del movimento, mentre le linee di trascinamento dalla coda, dal ventre o dalla preda forniscono ulteriori indizi sull'attività.

Identificare le tracce degli animali sulla neve 

Ogni traccia sulla neve racconta parte della storia di un animale. Le dimensioni e la forma di ogni impronta, le differenze tra le zampe anteriori e posteriori e la presenza o l'assenza di segni di artigli possono rivelare la specie, l'andatura e la distribuzione del peso. Ad esempio, le volpi e i coyote lasciano spesso impronte di artigli visibili, mentre le lince e i leoni di montagna di solito non le lasciano.

Le tracce raramente appaiono da sole. Indizi come escrementi, pezzetti di pelliccia, tracce di coda o ingressi di tane vicine spesso aggiungono un contesto importante. Poiché le condizioni della neve e le tracce che si sovrappongono possono offuscare i dettagli, i tracker si basano su diversi indizi per costruire un quadro più chiaro. Il modo in cui le tracce sono disposte sulla neve è particolarmente utile, in quanto evidenzia non solo dove è andato un animale, ma anche come si è mosso e come si è comportato.

Ecco alcune tracce animali comuni trovate sulla neve:

• Saltatori: I conigli e le lepri con le racchette da neve si spingono con le forti zampe posteriori, lasciando grandi impronte posteriori davanti a quelle anteriori più piccole. Nella neve alta, le lepri con le racchette da neve lasciano tracce particolarmente lunghe.
  
• I balzi: Donnole, martore, visoni e topi muschiati saltano in avanti con le zampe anteriori e posteriori unite, formando uno schema ripetuto a due a due.
  
• Ambulanti: Procioni, puzzole, castori, istrici e orsi neri si muovono lentamente, lasciando ampie tracce con segni visibili di artigli.
  
• Perfetti stepper: Le volpi e i coyote posizionano le zampe posteriori quasi dove atterrano quelle anteriori, creando linee rette. I coyote tendono a percorrere percorsi diretti, mentre i cani domestici si muovono a zig zag.

Sfide nell'interpretazione delle tracce di animali sulla neve

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

Anche le condizioni atmosferiche giocano un ruolo importante, poiché il vento e la luce del sole possono confondere i bordi e i percorsi sovrapposti di più animali possono creare confusione. Inoltre, il comportamento degli animali aumenta l'imprevedibilità. 

Alcune specie, come le puzzole e gli orsi neri, vanno in letargo in inverno, mentre altre si muovono in modo irregolare o ripercorrono le loro tracce. Nelle foreste, invece, le tracce di cervi, alci o alci si intersecano spesso con animali più piccoli o predatori, e per capire il movimento e il comportamento si utilizzano segni aggiuntivi come escrementi, pellicce o strisciate di coda.

Come la computer vision può essere utilizzata per rilevare le tracce degli animali

Per affrontare le sfide dell'analisi delle tracce di animali sulla neve, i ricercatori stanno iniziando a rivolgersi a tecnologie all'avanguardia come la computer vision. Per esempio, stanno esplorando modelli di visione computerizzata in grado di rilevare e localizzare le singole impronte, separare le tracce che si sovrappongono e persino di essere addestrati su serie di dati personalizzati per riconoscere caratteristiche specifiche della specie, come i segni degli artigli e i modelli di andatura.

In particolare, i modelli come Ultralytics YOLO11 supportano compiti di visione computerizzata come il rilevamento degli oggetti, che può essere utilizzato per identificare e localizzare le singole impronte delle zampe, e la segmentazione delle istanze, che può separare le tracce che si sovrappongono. Addestrando un modello come YOLO11 su un set di dati personalizzato di impronte di animali, i ricercatori possono facilitare il riconoscimento di modelli specifici per ogni specie, distinguere le tracce che si sovrappongono e generare risultati più coerenti rispetto all'osservazione manuale.

Visione artificiale e ricerca sull'analisi delle impronte animali

Dopo aver visto come la computer vision può tracciare le impronte degli animali, vediamo come questa tecnologia viene applicata alla ricerca nel mondo reale.

Dal FIT ai dataset aperti

Per anni, la maggior parte degli studi sulle impronte si è basata sulla tecnologia di identificazione delle impronte (FIT). La FIT funziona segnando punti specifici su ogni impronta e utilizzando queste misure per distinguere gli animali. Pur essendo efficace, il processo è lento, richiede esperti qualificati e non è pratico quando si tratta di analizzare migliaia di impronte in natura.

Un recente studio sulle tigri dell'Amur, nella Cina nordorientale, ha dimostrato come il FIT sia in grado di identificare gli individui anche dalle impronte sulla neve, offrendo un metodo affidabile e non invasivo per monitorare i predatori in via di estinzione. 

Tuttavia, i ricercatori hanno anche evidenziato i suoi limiti: richiede molta manodopera ed è difficile da scalare. È importante notare che in futuro la computer vision potrebbe automatizzare questo processo, riducendo la necessità di misurazioni manuali e gestendo insiemi di dati molto più ampi.

Questo cambiamento sta già iniziando con progetti come OpenAnimalTracks, un set di dati pubblici contenente migliaia di impronte etichettate di 18 specie su fango, sabbia e neve. Grazie a risorse come questa, i modelli Vision AI possono essere addestrati per rilevare e classificare automaticamente le impronte, rendendo il monitoraggio della fauna selvatica più rapido e accessibile.

Basandosi sulle fondamenta del FIT e combinandole con set di dati aperti e visione computerizzata, 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.

Punti di forza

Le tracce degli animali sulla neve mostrano come gli animali si muovono, si comportano e usano il loro habitat. Leggerle a mano richiede pazienza ed esperienza, ma la visione computerizzata rende il processo più efficiente. L'utilizzo di strumenti come YOLO11 accanto alle conoscenze umane rende più snello il monitoraggio della fauna selvatica, aiuta gli sforzi di conservazione e fornisce dati utili per la protezione delle specie.

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