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Aprenda como rastros de animais na neve fornecem informações sobre o movimento da vida selvagem e como a visão computacional ajuda os pesquisadores a estudá-los.
Para uma explicação visual dos conceitos abordados neste artigo, assista ao vídeo abaixo.
A neve, como outras superfícies naturais, pode criar um registro da atividade da vida selvagem. Por exemplo, pegadas deixadas na neve podem mostrar quais animais passaram por ali, como se moveram e o que estavam fazendo.
Durante décadas, caminhantes, caçadores e pesquisadores estudaram essas pegadas para aprender mais sobre o comportamento de animais selvagens. Mas o processo nem sempre é confiável. A neve pode mudar, o vento pode borrar os detalhes e rastros sobrepostos podem dificultar a identificação. Mesmo observadores treinados podem ignorar padrões importantes.
Fig 1. Pegadas de leopardo preservadas na neve fresca. (Fonte)
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 detect e compreender os rastos dos animais. Por exemplo, modelos como o Ultralytics YOLO11 podem ser treinados para detect formas e padrões em imagens de rastos de animais.
Neste artigo, exploraremos como os rastros de animais na neve são preservados, o que eles revelam sobre a vida selvagem e como a visão computacional está tornando o rastreamento mais eficiente.
A importância das pegadas de animais na neve
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 detect na terra ou na relva.
Fig. 2. Pegadas de animais em diferentes superfícies. (Fonte)
Além de identificar espécies, o espaçamento, o arranjo e as variações sutis nas pegadas podem dizer aos pesquisadores muito sobre o movimento, o comportamento e as interações com o meio ambiente, fornecendo aos pesquisadores, caminhantes e entusiastas da vida selvagem informações valiosas sobre a atividade animal.
Aqui estão alguns dos principais recursos que os pesquisadores procuram ao ler artigos científicos:
Patas dianteiras vs. traseiras: As diferenças de tamanho e forma entre as patas dianteiras e traseiras refletem como um animal distribui seu peso e se move em seu ambiente.
Impressões de patas ou impressões de animais: O contorno geral e o tamanho de uma impressão ajudam a identificar que espécie fez o track.
Marcas de garras: Rastros de caninos, como os de coiotes, raposas e cães, geralmente mostram impressões de garras, enquanto rastros de felinos, incluindo linces, gatos domésticos ou caseiros e leões da montanha, normalmente não mostram, a menos que o animal esteja correndo ou se movendo em terreno escorregadio.
Padrão de rastros: A disposição dos rastros pode revelar o comportamento animal, com coiotes e raposas frequentemente deixando rastros em linha reta, enquanto cães domésticos tendem a vagar em um caminho em zigue-zague.
Posição e linhas de arrasto: A largura entre os rastros esquerdo e direito (posição) varia de acordo com a espécie e o andar, e as mudanças na posição podem sugerir velocidade de movimento ou cautela, enquanto as linhas de arrasto de caudas, barrigas ou presas fornecem pistas adicionais sobre a atividade.
Identificando rastros de animais na neve
Cada track 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 sozinhos. Pistas como fezes, pedaços de pelo, arrastos de cauda ou entradas de tocas próximas geralmente adicionam um contexto importante. Como as condições da neve e os trilhos sobrepostos podem confundir os detalhes, os rastreadores confiam em vários sinais juntos para construir uma imagem mais clara. A forma como os rastos estão dispostos na neve é especialmente útil, destacando não apenas para onde um animal foi, mas como ele se estava a mover e a comportar.
Aqui estão alguns padrões comuns track de animais encontrados na neve:
Saltadores: Coelhos e lebres-americanos se impulsionam com as fortes patas traseiras, deixando grandes pegadas traseiras à frente das pegadas dianteiras menores. Em neve profunda, as lebres-americanos fazem rastros especialmente longos.
Saltadores: Doninhas, martas, visons e ratos almiscarados saltam para frente com as patas dianteiras e traseiras juntas, formando um padrão repetitivo de dois em dois.
Amblers (Andarilhos): Guaxinins, gambás, castores, porcos-espinhos e ursos pretos se movem lentamente, deixando rastros largos com marcas de garras visíveis.
Passos perfeitos: Raposas e coiotes colocam os pés traseiros quase onde os pés dianteiros pousaram, criando linhas retas. Os coiotes tendem a viajar em caminhos diretos, enquanto os cães domésticos vagam em ziguezagues.
Desafios na interpretação de rastros de animais na neve
Apesar de várias pistas relacionadas com rastos, rastrear animais na neve ainda pode ser complexo. As condições da neve afetam a forma como as pegadas aparecem: a neve fresca preserva os detalhes, enquanto a neve crocante, a derreter ou a cair recentemente pode distorcer ou cobrir os rastos.
O clima também desempenha um papel, pois o vento e a luz solar podem borrar as bordas, e caminhos sobrepostos de vários animais podem criar confusão. Além disso, o comportamento animal aumenta a imprevisibilidade.
Algumas espécies, como gambás e ursos-pretos, hibernam no inverno, enquanto outras se movem erraticamente ou refazem seus rastros. Enquanto isso, nas florestas, rastros de veados, alces ou cervos frequentemente se cruzam com animais menores ou predadores, e sinais adicionais como fezes, pelos ou arrastos de cauda são usados para entender o movimento e o comportamento.
Como a visão por computador pode ser utilizada para detect rastos de animais
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 detect 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.
Visão computacional e pesquisa sobre análise de pegadas de animais
Agora que já vimos como a visão por computador pode track pegadas de animais, vamos ver como esta tecnologia está a ser aplicada na investigação do mundo real.
De FIT para datasets abertos
Durante anos, a maioria dos estudos de pegadas se baseou na Tecnologia de Identificação de Pegadas (FIT). A FIT funciona marcando pontos específicos em cada pegada e usando essas medidas para diferenciar os animais. Embora eficaz, o processo é lento, requer especialistas treinados e não é prático quando você está tentando analisar milhares de rastros na natureza.
Um estudo recente sobre tigres de Amur no nordeste da China demonstrou como o FIT pode até mesmo identificar indivíduos a partir de pegadas na neve, oferecendo uma maneira confiável e não invasiva de monitorar predadores ameaçados de extinção.
Fig 3. Pegadas de tigre na neve (Fonte: sciencedirector.com)
No entanto, os pesquisadores também destacaram suas limitações: é trabalhoso e difícil de escalar. É importante ressaltar que eles observaram que a visão computacional poderia automatizar esse processo no futuro, reduzindo a necessidade de medições manuais e, ao mesmo tempo, 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 detect e classify automaticamente as pegadas, tornando a monitorização da vida selvagem mais rápida e acessível.
Fig 4. Uma olhada no conjunto de dados OpenAnimalTracks (Fonte)
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 track espécies e proteger ecossistemas - sem nunca perturbar os próprios animais.
Principais conclusões
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.
