26 de setembro de 2025
Saiba como os rastos de animais na neve fornecem informações sobre o movimento da vida selvagem e como a visão por computador ajuda os investigadores a estudá-los.
A neve, tal como outras superfícies naturais, pode criar um registo da atividade da vida selvagem. Por exemplo, as pegadas deixadas na neve podem mostrar quais os animais que por ali passaram, como se deslocaram e o que estavam a fazer.
Durante décadas, os caminhantes, caçadores e investigadores estudaram estas pegadas para aprenderem mais sobre o comportamento dos animais selvagens. Mas o processo nem sempre é fiável. A neve pode mudar, o vento pode desfocar os pormenores e a sobreposição de pegadas pode dificultar a identificação. Mesmo observadores treinados podem ignorar padrões importantes.
Os avanços tecnológicos estão agora a facilitar a interpretação destes sinais. Em particular, a visão por computador, um ramo da IA que permite às máquinas analisar dados visuais com precisão e rapidez, pode ser utilizada para detetar e compreender os rastos de animais. Por exemplo, modelos como o Ultralytics YOLO11 podem ser treinados para detetar formas e padrões em imagens de rastos de animais.
Neste artigo, vamos explorar a forma como as pegadas dos animais na neve são preservadas, o que revelam sobre a vida selvagem e como a visão por computador está a tornar a localização mais eficiente.
As pegadas de animais são impressões deixadas quando os animais se deslocam através de superfícies como a neve, o solo ou a lama. Nas condições de neve adequadas, estas pegadas preservam muitas vezes pormenores mais nítidos, como marcas de garras, almofadas dos dedos dos pés e as diferenças entre as patas dianteiras e traseiras, que são mais difíceis de detetar na terra ou na relva.
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Para além da identificação das espécies, o espaçamento, a disposição e as variações subtis dos rastos podem dizer muito aos investigadores sobre o movimento, o comportamento e as interações com o ambiente, fornecendo aos investigadores, caminhantes e entusiastas da vida selvagem informações valiosas sobre a atividade dos animais.
Eis algumas das principais caraterísticas que os investigadores procuram quando lêem os trajectos:
Cada rasto na neve conta parte da história de um animal. O tamanho e a forma de cada impressão, as diferenças entre as patas dianteiras e traseiras e a presença ou ausência de marcas de garras podem revelar a espécie, a marcha e a distribuição do peso. Por exemplo, as raposas e os coiotes deixam frequentemente impressões visíveis das garras, enquanto os linces e os leões da montanha normalmente não o fazem.
Os rastos raramente aparecem por si só. Pistas como dejectos, pedaços de pelo, arrastamento de cauda ou entradas de covas próximas acrescentam muitas vezes um contexto importante. Uma vez que as condições da neve e a sobreposição de rastos podem esbater os pormenores, os batedores baseiam-se em vários sinais em conjunto para construir uma imagem mais clara. A forma como os rastos estão dispostos na neve é especialmente útil, destacando não só o local por onde o animal passou, mas também a forma como se movimentou e se comportou.
Aqui estão alguns padrões comuns de rastos de animais encontrados na neve:
Apesar das várias pistas relacionadas com os rastos, a localização de animais na neve pode ser complexa. As condições da neve afectam a forma como as pegadas aparecem: a neve fresca preserva os detalhes, enquanto a neve com crosta, derretida ou recém-caída pode distorcer ou cobrir as pegadas.
As condições meteorológicas também desempenham um papel importante, uma vez que o vento e a luz do sol podem esbater as margens, e a sobreposição de trajectos de vários animais pode criar confusão. Para além disso, o comportamento dos animais contribui para a imprevisibilidade.
Algumas espécies, como as doninhas e os ursos pretos, hibernam no inverno, enquanto outras se deslocam de forma errática ou refazem os seus rastos. Entretanto, nas florestas, os rastos de veados, alces ou alces cruzam-se frequentemente com animais mais pequenos ou predadores, e sinais adicionais como dejectos, pelo ou arrastamento da cauda são utilizados para compreender o movimento e o comportamento.
Para lidar com os desafios da análise de pegadas de animais na neve, os investigadores estão a começar a recorrer a tecnologias de ponta como a visão por computador. Por exemplo, estão a explorar modelos de visão por computador que podem detetar e localizar pegadas individuais, separar rastos sobrepostos e até ser treinados em conjuntos de dados personalizados para reconhecer caraterísticas específicas das espécies, como marcas de garras e padrões de marcha.
Especificamente, modelos como o Ultralytics YOLO11 suportam tarefas de visão computacional como a deteção de objectos, que pode ser utilizada para identificar e localizar pegadas individuais, e a segmentação de instâncias, que pode separar rastos sobrepostos. Ao treinar um modelo como o YOLO11 num conjunto de dados personalizado de pegadas de animais, os investigadores podem facilitar o reconhecimento de padrões específicos de cada espécie, distinguir rastos sobrepostos e gerar resultados mais consistentes do que a observação manual.
Agora que já vimos como a visão por computador pode localizar pegadas de animais, vamos ver como esta tecnologia está a ser aplicada na investigação do mundo real.
Durante anos, a maioria dos estudos sobre pegadas baseou-se na tecnologia de identificação de pegadas (FIT). A FIT funciona marcando pontos específicos em cada pegada e utilizando essas medidas para distinguir os animais. Embora eficaz, o processo é lento, requer peritos treinados e não é prático quando se pretende analisar milhares de pegadas na natureza.
Um estudo recente sobre tigres de Amur no nordeste da China demonstrou como o FIT pode até identificar indivíduos a partir de pegadas na neve, oferecendo uma forma fiável e não invasiva de monitorizar predadores ameaçados.
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No entanto, os investigadores também salientaram as suas limitações: é trabalhoso e difícil de escalar. É importante notar que a visão por computador poderá automatizar este processo no futuro, reduzindo a necessidade de medições manuais e lidando com conjuntos de dados muito maiores.
Essa mudança já está a começar com projectos como o OpenAnimalTracks, um conjunto de dados públicos que contém milhares de pegadas identificadas de 18 espécies em lama, areia e neve. Com recursos como este, os modelos de IA da Vision podem ser treinados para detetar e classificar automaticamente as pegadas, tornando a monitorização da vida selvagem mais rápida e acessível.
Com base nos fundamentos do FIT e combinando-os com conjuntos de dados abertos e visão computacional, a investigação sobre conservação está a avançar para sistemas escaláveis que podem localizar espécies e proteger ecossistemas - sem nunca perturbar os próprios animais.
Os rastos de animais na neve mostram como os animais se deslocam, se comportam e utilizam os seus habitats. Lê-los à mão requer paciência e experiência, mas a visão por computador torna o processo mais eficiente. A utilização de ferramentas como o YOLO11, juntamente com o conhecimento humano, torna a monitorização da vida selvagem mais eficiente, ajuda os esforços de conservação e fornece dados úteis para a proteção das espécies.
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