Analizzare le tracce degli 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 registrare l'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 trascurare schemi importanti.

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

I progressi tecnologici stanno ora rendendo più facile interpretare questi segnali. In particolare, la computer vision, una branca dell'IA 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 a rilevare forme e schemi nelle immagini delle tracce degli animali.

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

L'importanza delle tracce degli animali nella neve#

Le tracce degli animali sono impronte lasciate quando gli animali si muovono su superfici come neve, terreno o fango. Nelle giuste condizioni della neve, queste impronte conservano spesso dettagli più nitidi, come segni degli artigli, cuscinetti delle dita e differenze tra zampe anteriori e posteriori, più difficili da rilevare nella terra o nell'erba.

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

Oltre a identificare la specie, la distanza, la disposizione e le sottili variazioni delle tracce possono dire molto ai ricercatori su movimento, comportamento e interazioni con l'ambiente, fornendo a ricercatori, escursionisti e appassionati di fauna selvatica informazioni preziose sull'attività degli animali.

Ecco alcune delle caratteristiche principali che i ricercatori cercano durante l'analisi delle tracce:

• Zampe anteriori e posteriori: Le differenze di dimensioni 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 degli animali: Il contorno complessivo e le dimensioni di un'impronta aiutano a identificare la specie che 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 quelle dei felini, inclusi linci rosse, gatti domestici e puma, in genere non le 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 degli animali: coyote e volpi lasciano spesso percorsi rettilinei, mentre i cani domestici tendono a muoversi seguendo un percorso a zigzag.
• Distanza tra le tracce e strisciate: La larghezza tra le tracce sinistre e destre (distanza tra le tracce) varia in base alla specie e all'andatura, e i cambiamenti in questa distanza possono suggerire la velocità di movimento o la cautela, mentre le strisciate lasciate da code, ventri 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 ogni impronta, le differenze tra zampe anteriori e posteriori e la presenza o l'assenza di segni degli artigli possono rivelare la specie, l'andatura e la distribuzione del peso. Per esempio, volpi e coyote lasciano spesso impronte visibili degli artigli, mentre linci rosse e puma generalmente no.

Le tracce raramente compaiono da sole. Indizi come escrementi, ciuffi di pelo, strisciate della coda o ingressi di tane nelle vicinanze aggiungono spesso un contesto importante. Poiché le condizioni della neve e i percorsi sovrapposti possono sfocare i dettagli, chi segue le tracce si affida a diversi segnali combinati per costruire un quadro più chiaro. Il modo in cui le tracce sono disposte sulla neve è particolarmente utile: evidenzia non solo dove è andato un animale, ma anche come si stava muovendo e comportando.

Ecco alcuni schemi comuni delle tracce degli animali nella neve:

• Saltatori: I conigli e le lepri variabili spingono con le robuste zampe posteriori, lasciando grandi impronte posteriori davanti a impronte anteriori più piccole. Nella neve profonda, le lepri variabili lasciano tracce particolarmente lunghe.
• Saltatori a balzi: Donnole, martore, visoni e topi muschiati saltano in avanti con zampe anteriori e posteriori unite, formando uno schema ripetuto due per due.
• Camminatori lenti: Procioni, puzzole, castori, porcospini e orsi neri si muovono lentamente, lasciando tracce larghe con segni degli artigli visibili.
• Passo perfetto: Volpi e coyote poggiano le zampe posteriori quasi nello stesso punto in cui sono atterrate quelle anteriori, creando linee rette. I coyote tendono a seguire percorsi diretti, mentre i cani domestici si muovono a zigzag.

Le difficoltà nell'interpretare le tracce degli animali nella neve#

Nonostante i vari indizi legati alle tracce, seguire gli animali nella neve può essere comunque complesso. Le condizioni della neve influenzano l'aspetto delle impronte: la neve fresca conserva i dettagli, mentre la neve crostosa, in fase di scioglimento o appena caduta può deformare o coprire le tracce.

Anche il meteo ha un ruolo: il vento e la luce del sole possono sfocare i bordi, mentre i percorsi sovrapposti di più animali possono creare confusione. Inoltre, il comportamento degli animali contribuisce all'imprevedibilità.

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

Come usare la computer vision per rilevare le tracce degli animali#

Per affrontare le difficoltà dell'analisi delle tracce degli animali nella neve, i ricercatori stanno iniziando a ricorrere a tecnologie all'avanguardia come la computer vision. Per 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 delle specie, come segni degli artigli e schemi dell'andatura.

In particolare, modelli come Ultralytics YOLO11 supportano attività di computer vision come il rilevamento degli oggetti, che può essere usato per identificare e localizzare singole impronte, e la segmentazione delle istanze, che può 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 generare risultati più uniformi rispetto all'osservazione manuale.

La computer vision e la ricerca sull'analisi delle impronte animali#

Ora che abbiamo visto come la computer vision può seguire le impronte degli animali, vediamo come questa tecnologia viene applicata nella ricerca sul campo.

Dalla 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 contrassegnando punti specifici su ogni impronta e usando queste misurazioni per distinguere gli animali. Sebbene 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 nord-orientale ha dimostrato che la FIT può persino identificare singoli individui a partire dalle impronte nella neve, offrendo un modo affidabile e non invasivo per monitorare i predatori a rischio di estinzione.

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

Tuttavia, i ricercatori ne hanno evidenziato anche i limiti: richiede molto lavoro ed è difficile da scalare. Hanno sottolineato in particolare che in futuro la computer vision potrebbe automatizzare questo processo, riducendo la necessità di misurazioni manuali e gestendo al contempo dataset molto più grandi.

Questo cambiamento è già iniziato con progetti come OpenAnimalTracks, un dataset pubblico contenente migliaia di impronte annotate di 18 specie, raccolte su fango, sabbia e neve. Grazie a risorse di questo tipo, i modelli di IA per la visione possono essere addestrati a rilevare e classificare automaticamente le impronte, rendendo il monitoraggio della fauna selvatica più rapido e accessibile.

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

Basandosi sui fondamenti della FIT e combinandoli con dataset aperti e computer vision, la ricerca sulla conservazione si sta orientando verso sistemi scalabili in grado di monitorare le specie e proteggere gli ecosistemi, senza mai disturbare gli animali.

Punti chiave#

Le tracce degli animali nella neve mostrano come gli animali si muovono, si comportano e usano i propri habitat. Analizzarle manualmente richiede pazienza ed esperienza, ma la computer vision rende il processo più efficiente. Usare strumenti come Ultralytics YOLO11 insieme alle conoscenze umane rende più efficiente il monitoraggio della fauna selvatica, sostiene gli sforzi di conservazione e fornisce dati utili per proteggere le specie.

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