26 settembre 2025
Scopri come le tracce di animali nella neve forniscono informazioni sul movimento della fauna selvatica e come la computer vision aiuta i ricercatori a studiarle.
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.
I progressi tecnologici stanno ora rendendo più facile l'interpretazione di questi segni. In particolare, la computer vision, una branca dell'AI che consente alle macchine di analizzare i dati visivi con accuratezza e velocità, può essere utilizzata per rilevare e comprendere le tracce degli animali. Ad esempio, modelli come Ultralytics YOLOv11 possono essere addestrati per rilevare forme e modelli nelle immagini di impronte 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.
Le tracce di animali sono impronte lasciate dagli animali che si muovono su superfici come neve, terreno o fango. In condizioni di neve adatte, queste impronte spesso conservano dettagli più nitidi, come segni di artigli, cuscinetti delle dita e le differenze tra le zampe anteriori e posteriori, che sono più difficili da individuare su terra o erba.
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:
Ogni traccia nella 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 specie, andatura e distribuzione del peso. Ad esempio, volpi e coyote spesso lasciano impronte di artigli visibili, mentre linci rosse e leoni di montagna di solito no.
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 alcuni schemi comuni di impronte di animali che si trovano nella 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.
Per affrontare le sfide dell'analisi delle tracce di animali nella 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 set di dati personalizzati per riconoscere caratteristiche specifiche della specie, come segni di artigli e andature.
Nello specifico, modelli come Ultralytics YOLO11 supportano task di computer vision come il rilevamento oggetti, che può essere utilizzato per identificare e localizzare singole impronte di zampe, e la segmentazione di istanza, che può separare tracce sovrapposte. Addestrando un modello come YOLO11 su un dataset personalizzato di impronte di animali, i ricercatori possono semplificare il riconoscimento di modelli specifici per specie, distinguere tracce sovrapposte e generare risultati più coerenti rispetto all'osservazione manuale.
Ora che abbiamo visto come la computer vision può tracciare le impronte degli animali, analizziamo come questa tecnologia viene applicata nella ricerca reale.
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.
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 dataset pubblico contenente migliaia di impronte etichettate di 18 specie su fango, sabbia e neve. Con 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.
Basandosi sulle fondamenta di FIT e combinandole con set di dati 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.
Le tracce di animali nella neve mostrano come gli animali si muovono, si comportano e utilizzano i loro habitat. Interpretarle manualmente 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 efficiente, aiuta gli sforzi di conservazione e fornisce dati utili per la protezione delle specie.
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