Analizzare le tracce degli animali nella neve con la visione artificiale

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

La neve, come altre superfici naturali, può conservare tracce dell'attività della fauna selvatica. Per esempio, le impronte lasciate nella neve possono mostrare quali animali sono passati, come si sono mossi e cosa stavano facendo.

Da decenni, escursionisti, cacciatori e ricercatori studiano 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 sfocare i dettagli e le tracce sovrapposte possono rendere difficile l'identificazione. Anche gli osservatori esperti possono non notare schemi importanti.

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

I progressi tecnologici rendono ora più facile interpretare questi indizi. In particolare, la visione artificiale, un ramo dell'AI che consente alle macchine di analizzare dati visivi con precisione e rapidità, può essere usata per rilevare e comprendere le tracce degli animali. Per esempio, modelli come Ultralytics YOLO11 possono essere addestrati per rilevare forme e schemi nelle immagini delle tracce animali.

In questo articolo vedremo come si conservano le tracce degli animali nella neve, cosa rivelano sulla fauna selvatica e come la visione artificiale rende più efficiente il tracciamento.

L'importanza delle tracce degli animali nella neve#

Le tracce degli animali sono impronte lasciate quando gli animali si muovono su superfici come neve, terra o fango. Nelle giuste condizioni, la neve spesso conserva dettagli più nitidi, come i segni degli artigli, i cuscinetti delle dita e le differenze tra zampe anteriori e posteriori, più difficili da rilevare su terra o erba.

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

Oltre a identificare le specie, la distanza, la disposizione e le sottili variazioni delle tracce possono rivelare molto ai ricercatori sui movimenti, sul comportamento e sulle interazioni con l'ambiente, offrendo informazioni preziose sull'attività degli animali a ricercatori, escursionisti e appassionati di fauna selvatica.

Ecco alcune delle caratteristiche principali che i ricercatori osservano quando interpretano le tracce:

• Zampe anteriori e 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 di zampe o di animali: il contorno generale e le dimensioni di un'impronta aiutano a identificare la specie che ha lasciato la traccia.
• Segni degli artigli: le tracce dei canidi, come coyote, volpi e cani, mostrano di solito i segni degli artigli, mentre quelle dei felini, tra cui linci rosse, gatti domestici e puma, in genere non li mostrano, a meno che l'animale non stia correndo o si muova su un terreno scivoloso.
• Schema delle tracce: la disposizione delle tracce può rivelare il comportamento animale: coyote e volpi spesso lasciano percorsi rettilinei, mentre i cani domestici tendono a vagare seguendo un percorso a zigzag.
• Larghezza del passo e strisciate: la distanza tra le tracce sinistra e destra (larghezza del passo) varia in base alla specie e all'andatura; i cambiamenti possono indicare la velocità di movimento o la cautela, mentre le strisciate lasciate da code, pance o prede forniscono ulteriori indizi sull'attività.

Identificare le tracce degli animali nella neve#

Ogni traccia nella neve racconta una parte della storia di un animale. Le dimensioni e la forma di ciascuna impronta, le differenze tra zampe anteriori e posteriori e la presenza o assenza di segni degli artigli possono rivelare la specie, l'andatura e la distribuzione del peso. Per esempio, volpi e coyote spesso lasciano visibili i segni degli artigli, mentre linci rosse e puma di solito non lo fanno.

Le tracce raramente compaiono da sole. Indizi come escrementi, ciuffi di pelo, strisciate della coda o ingressi di tane nelle vicinanze spesso aggiungono informazioni importanti. Poiché le condizioni della neve e le tracce sovrapposte possono sfocare i dettagli, chi segue le tracce si basa su più indizi per avere un quadro più chiaro. La disposizione delle tracce sulla neve è particolarmente utile: mostra non solo dove è andato un animale, ma anche come si muoveva e si comportava.

Ecco alcuni schemi comuni delle tracce degli animali nella neve:

• Saltatori: conigli e lepri artiche si spingono con le robuste zampe posteriori, lasciando le grandi impronte posteriori davanti a quelle anteriori più piccole. Nella neve profonda, le lepri artiche lasciano tracce particolarmente lunghe.
• Balzatori: donnole, martore, visoni e muskrati saltano in avanti con le zampe anteriori e posteriori unite, formando uno schema ripetuto a coppie.
• Camminatori lenti: procioni, puzzole, castori, istrici e orsi neri si muovono lentamente, lasciando tracce ampie con segni degli artigli visibili.
• Camminatori in linea retta: volpi e coyote posano le zampe posteriori quasi dove sono atterrate quelle anteriori, creando linee rette. I coyote tendono a seguire percorsi diretti, mentre i cani domestici vagano a zigzag.

Le sfide nell'interpretazione delle tracce degli animali nella neve#

Nonostante i diversi indizi ricavabili dalle tracce, seguire gli animali nella neve può essere complesso. Le condizioni della neve influenzano l'aspetto delle impronte: la neve fresca ne conserva i dettagli, mentre quella ghiacciata, in fase di scioglimento o appena caduta può deformare o coprire le tracce.

Anche il meteo ha un ruolo: il vento e la luce solare possono sfocare i bordi, mentre i percorsi sovrapposti di più animali possono creare confusione. A tutto questo si aggiunge l'imprevedibilità del comportamento animale.

Alcune specie, come le puzzole e gli orsi neri, vanno in letargo durante l'inverno, mentre altre si muovono in modo irregolare o ripercorrono i propri tragitti. Nei boschi, inoltre, le tracce di cervi, alci o wapiti spesso si incrociano con quelle di animali più piccoli o predatori; per comprendere movimenti e comportamenti si usano anche indizi aggiuntivi, come escrementi, pelo o strisciate della coda.

Come usare la visione artificiale per rilevare le tracce degli animali#

Per affrontare le difficoltà legate all’analisi delle tracce degli animali nella neve, i ricercatori stanno iniziando a ricorrere a tecnologie come la visione artificiale. Per esempio, stanno esplorando modelli di visione artificiale in grado di rilevare e localizzare singole impronte, separare tracce sovrapposte e persino essere addestrati su dataset personalizzati per riconoscere caratteristiche specifiche delle specie, come i segni degli artigli e i modelli di andatura.

In particolare, modelli come Ultralytics YOLO11 supportano attività di visione artificiale come il rilevamento degli oggetti, che può essere usato per identificare e localizzare singole impronte, e la segmentazione di istanza, che consente di separare le tracce sovrapposte. Addestrando un modello come YOLO11 su un dataset personalizzato di impronte animali, i ricercatori possono riconoscere più facilmente gli schemi specifici delle specie, distinguere le tracce sovrapposte e ottenere risultati più coerenti rispetto all'osservazione manuale.

La visione artificiale e la ricerca sull'analisi delle impronte animali#

Ora che abbiamo visto come la visione artificiale può tracciare le impronte degli animali, vediamo come questa tecnologia viene applicata nella ricerca sul campo.

Da FIT ai dataset aperti#

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

Un recente studio sulle tigri dell'Amur nella Cina nordorientale ha dimostrato che FIT può persino identificare i singoli esemplari dalle impronte nella neve, offrendo un metodo affidabile e non invasivo per monitorare i predatori in via di estinzione.

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

I ricercatori hanno però evidenziato anche i limiti del metodo: richiede molto lavoro ed è difficile da ampliare su larga scala. Hanno osservato, inoltre, che in futuro la visione artificiale potrebbe automatizzare il processo, riducendo la necessità di misurazioni manuali e gestendo dataset molto più ampi.

Questa transizione è già iniziata con progetti come OpenAnimalTracks, un dataset pubblico che contiene migliaia di impronte etichettate appartenenti a 18 specie e rilevate su fango, sabbia e neve. Grazie a risorse come questa, i modelli di Vision AI possono essere addestrati per rilevare e classificare automaticamente le impronte, rendendo il monitoraggio della fauna selvatica più rapido e accessibile.

Fig. 4. Uno sguardo al dataset OpenAnimalTracks (Fonte)

Sviluppando le basi di FIT e combinandole con dataset aperti e visione artificiale, la ricerca sulla conservazione si sta orientando verso sistemi scalabili in grado di tracciare le specie e proteggere gli ecosistemi senza mai disturbare gli animali.

Punti chiave#

Le tracce degli animali nella neve mostrano come si muovono, si comportano e utilizzano il loro habitat. Interpretarle a mano richiede pazienza ed esperienza, ma la visione artificiale rende il processo più efficiente. L'uso di strumenti come Ultralytics YOLO11 insieme alle conoscenze umane semplifica il monitoraggio della fauna selvatica, sostiene le iniziative di conservazione e fornisce dati utili per proteggere le specie.

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