Analisi delle tracce di animali nella neve utilizzando la computer vision

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

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La neve, come altre superfici naturali, può registrare l'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. Ma 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. Anche osservatori esperti possono trascurare schemi 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'intelligenza artificiale che consente alle macchine di analizzare i dati visivi con precisione e velocità, può essere utilizzata per detect e comprendere le tracce degli animali. Ad esempio, modelli come Ultralytics YOLO11 possono essere addestrati per detect forme e modelli nelle immagini delle tracce di animali.

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

L'importanza delle tracce di animali nella 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 detect nello sporco o nell'erba. 

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Oltre all'identificazione delle 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 degli animali.

Ecco alcune delle caratteristiche principali che i ricercatori cercano durante la lettura delle tracce:

• Zampe anteriori vs. posteriori: Le differenze di dimensioni e forma tra le zampe anteriori e posteriori riflettono il modo in cui un animale distribuisce il suo peso e si muove nel suo ambiente.
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• Impronte di zampe o di animali: Il profilo generale e le dimensioni di un'impronta aiutano a identificare la specie che ha tracciato la track.
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• Segni di artigli: Le impronte di canidi, come quelle di coyote, volpi e cani, di solito mostrano impronte di artigli, mentre le impronte di felini, tra cui linci rosse, gatti domestici o di casa e leoni di montagna, in genere non le mostrano a meno che l'animale non stia correndo o si stia muovendo su un terreno scivoloso.
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• Schema delle tracce: La disposizione delle tracce può rivelare il comportamento degli animali, con coyote e volpi che spesso lasciano tracce in linea retta, mentre i cani domestici tendono a vagare seguendo un percorso a zigzag.
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• Passi e segni di trascinamento: La larghezza tra le tracce sinistra e destra (passo) varia a seconda della specie e dell'andatura, e i cambiamenti nel passo possono suggerire velocità di movimento o cautela, mentre i segni di trascinamento da code, pance o prede forniscono indizi aggiuntivi sull'attività.

Identificazione di impronte di animali nella neve 

Ogni track 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.

Raramente le tracce compaiono da sole. Indizi come escrementi, frammenti di pelo, segni di trascinamento della coda o ingressi di tane vicine spesso aggiungono un contesto importante. Poiché le condizioni della neve e le tracce sovrapposte possono offuscare i dettagli, i tracciatori si affidano a diversi segnali 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 alcune track animali comuni trovate sulla neve:

• Saltatori: Conigli e lepri variabili si spingono con le forti zampe posteriori, lasciando grandi impronte posteriori davanti alle impronte anteriori più piccole. Nella neve alta, le lepri variabili lasciano tracce particolarmente lunghe.
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• Bounders (Saltatori): Donnole, martore, visoni e topi muschiati saltano in avanti con entrambi i piedi anteriori e posteriori insieme, formando un modello ripetuto due per due.
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• Amblers: Procioni, puzzole, castori, istrici e orsi neri si muovono lentamente, lasciando ampie tracce con segni di artigli visibili.
  
  
• Camminatori perfetti: Volpi e coyote posizionano le zampe posteriori quasi dove sono atterrate le zampe anteriori, creando linee rette. I coyote tendono a viaggiare in percorsi diretti, mentre i cani domestici vagano a zig-zag.

Difficoltà nell'interpretazione delle tracce di animali sulla neve

Nonostante i vari indizi relativi alle tracce, il tracciamento degli animali nella neve può essere ancora complesso. Le condizioni della neve influenzano l'aspetto delle impronte: la neve fresca preserva i dettagli, mentre la neve crostosa, che si scioglie o appena caduta può distorcere o coprire le tracce. 

Anche il tempo 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 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 i loro percorsi. Nel frattempo, nelle foreste, le tracce di cervi, alci o wapiti spesso si intersecano con animali più piccoli o predatori, e ulteriori segni come escrementi, pelliccia o strascichi di coda vengono utilizzati per comprendere il movimento e il comportamento.

Come la computer vision può essere utilizzata per detect 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 detect 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 track impronte degli animali, vediamo come questa tecnologia viene applicata alla ricerca nel mondo reale.

Da FIT a 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 utilizzando tali misurazioni per distinguere gli animali. Sebbene efficace, il processo è lento, richiede esperti qualificati 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 FIT possa persino identificare gli individui dalle impronte nella neve, offrendo un modo affidabile e non invasivo per monitorare i predatori in via di estinzione. 

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

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 detect e classify 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 track specie e proteggere gli ecosistemi, senza mai disturbare gli animali stessi.

Punti chiave

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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