Bilgisayarlı görü kullanarak kardaki hayvan izlerini analiz etme

Bu makalede ele alınan kavramları görsel olarak adım adım görmek için aşağıdaki videoyu izle.

Kar da diğer doğal yüzeyler gibi yaban hayatı faaliyetlerinin izini taşıyabilir. Örneğin karda kalan ayak izleri, hangi hayvanların geçtiğini, nasıl hareket ettiklerini ve ne yaptıklarını gösterebilir.

Yürüyüşçüler, avcılar ve araştırmacılar onlarca yıldır vahşi hayvanların davranışları hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu izleri inceliyor. Ancak bu süreç her zaman güvenilir değildir. Kar yer değiştirebilir, rüzgâr ayrıntıları silebilir ve üst üste binen izler tanımlamayı zorlaştırabilir. Deneyimli gözlemciler bile önemli örüntüleri gözden kaçırabilir.

Şekil 1. Taze karda korunmuş leopar ayak izleri. (Kaynak)

Teknolojik gelişmeler, bu işaretleri yorumlamayı artık kolaylaştırıyor. Özellikle, makinelerin görsel verileri doğru ve hızlı biçimde analiz etmesini sağlayan bir yapay zekâ dalı olan bilgisayarlı görü, hayvan izlerini algılamak ve anlamak için kullanılabilir. Örneğin Ultralytics YOLO11 gibi modeller, hayvan izlerinin görüntülerindeki şekilleri ve örüntüleri algılamak üzere eğitilebilir.

Bu makalede karda hayvan izlerinin nasıl korunduğunu, yaban hayatı hakkında neler ortaya koyduğunu ve bilgisayarlı görünün iz takibini nasıl daha verimli hâle getirdiğini ele alacağız.

Kardaki hayvan izlerinin önemi#

Hayvan izleri; hayvanların kar, toprak veya çamur gibi yüzeylerde hareket ederken bıraktığı izlenimlerdir. Uygun kar koşullarında bu izler, pençe izleri, parmak yastıkları ve ön ayaklarla arka ayaklar arasındaki farklar gibi, toprakta veya çimde fark edilmesi daha zor olan ayrıntıları daha net biçimde korur.

Şekil 2. Farklı yüzeylerde hayvan ayak izleri. (Kaynak)

Türleri belirlemenin yanı sıra izler arasındaki mesafe, dizilim ve ince farklılıklar; hareket, davranış ve çevreyle etkileşim hakkında araştırmacılara çok şey anlatabilir ve araştırmacılara, yürüyüşçülere ve yaban hayatı meraklılarına hayvan faaliyetleri hakkında değerli bilgiler sunabilir.

Araştırmacıların izleri incelerken aradığı temel özelliklerden bazıları şunlardır:

• Ön ve arka ayaklar: Ön patilerle arka ayaklar arasındaki boyut ve şekil farklılıkları, hayvanın ağırlığını nasıl dağıttığını ve çevresinde nasıl hareket ettiğini yansıtır.
• Pati veya ayak izleri: Bir izin genel hatları ve boyutu, izi hangi türün bıraktığını belirlemeye yardımcı olur.
• Pençe izleri: Çakal, tilki ve köpek gibi köpekgillerin izlerinde genellikle pençe izleri görülürken vaşak, ev kedisi ve puma dâhil kedigillerin izlerinde, hayvan koşmadığı veya kaygan zeminde hareket etmediği sürece genellikle pençe izi görülmez.
• İz örüntüsü: İzlerin dizilimi hayvan davranışını ortaya çıkarabilir; çakal ve tilkiler genellikle düz çizgiler hâlinde iz bırakırken evcil köpekler zigzag çizerek dolaşma eğilimindedir.
• Yan yana basma aralığı ve sürüklenme izleri: Sol ve sağ izler arasındaki genişlik (yan yana basma aralığı) türe ve yürüyüş biçimine göre değişir. Bu aralıktaki değişiklikler hareket hızını veya temkinli davranmayı gösterebilir; kuyruk, karın ya da avın bıraktığı sürüklenme izleri de etkinlikle ilgili ek ipuçları sağlar.

Kardaki hayvan izlerini tanımlama#

Kardaki her iz bir hayvanın öyküsünün bir bölümünü anlatır. Her bir izin boyutu ve şekli, ön ve arka ayaklar arasındaki farklar ve pençe izlerinin bulunup bulunmaması; türü, yürüyüş biçimini ve ağırlık dağılımını ortaya çıkarabilir. Örneğin tilkiler ve çakallar genellikle belirgin pençe izleri bırakırken vaşaklar ve pumalar çoğunlukla bırakmaz.

İzler nadiren tek başına görülür. Dışkı, kürk parçaları, kuyruk sürüklenme izleri veya yakındaki in yuvaları gibi işaretler çoğu zaman önemli bir bağlam sunar. Kar koşulları ve üst üste binen izler ayrıntıları belirsizleştirebildiğinden iz sürücüler daha net bir tablo oluşturmak için çeşitli işaretleri birlikte değerlendirir. İzlerin kar üzerindeki dizilimi özellikle yararlıdır; yalnızca hayvanın nereye gittiğini değil, nasıl hareket edip davrandığını da gösterir.

Karda sık rastlanan hayvan iz örüntülerinden bazıları şunlardır:

• Sıçrayarak ilerleyenler: Tavşanlar ve kar tavşanları güçlü arka bacaklarıyla kendilerini ileri iter ve küçük ön ayak izlerinin önünde büyük arka ayak izleri bırakır. Derin karda kar tavşanları özellikle uzun izler bırakır.
• Atlayarak ilerleyenler: Gelincikler, sansarlar, vizonlar ve misk sıçanları ön ve arka ayaklarını birlikte kullanarak ileri sıçrar ve tekrar eden ikili gruplar hâlinde iz bırakır.
• Ağır ağır yürüyenler: Rakunlar, kokarcalar, kunduzlar, oklu kirpiler ve Amerikan kara ayıları yavaş hareket ederek belirgin pençe izleri içeren geniş izler bırakır.
• Düz adım atanlar: Tilkiler ve çakallar arka ayaklarını neredeyse ön ayaklarının bastığı yere basarak düz çizgiler oluşturur. Çakallar genellikle doğrudan ilerlerken evcil köpekler zigzag çizerek dolaşır.

Kardaki hayvan izlerini yorumlamanın zorlukları#

İzlerle ilgili çeşitli ipuçlarına rağmen karda hayvanların izini sürmek yine de karmaşık olabilir. Kar koşulları izlerin görünümünü etkiler: Taze kar ayrıntıları korurken kabuk bağlamış, erimekte olan veya yeni yağmış kar izleri bozabilir ya da örtebilir.

Hava durumu da etkilidir; rüzgâr ve güneş ışığı izlerin kenarlarını belirsizleştirebilir, birden fazla hayvanın üst üste binen güzergâhları ise kafa karışıklığına yol açabilir. Bunların yanı sıra hayvan davranışları da durumu öngörülemez hâle getirir.

Kokarcalar ve Amerikan kara ayıları gibi bazı türler kışın kış uykusuna yatar; diğerleri ise düzensiz biçimde hareket eder veya kendi izlerini yeniden takip eder. Ormanlarda geyik, sığın veya Kanada geyiği izleri çoğu zaman daha küçük hayvanların ya da yırtıcıların izleriyle kesişir. Hareketi ve davranışı anlamak için dışkı, kürk veya kuyruk sürüklenme izleri gibi ek işaretlerden de yararlanılır.

Hayvan izlerini algılamak için bilgisayarlı görü nasıl kullanılabilir?#

Kardaki hayvan izlerini analiz etmenin zorluklarıyla başa çıkmak için araştırmacılar bilgisayarlı görü gibi ileri teknolojilere yönelmeye başlıyor. Örneğin tek tek izleri algılayıp konumlarını belirleyebilen, üst üste binen izleri birbirinden ayırabilen ve pençe izleriyle yürüyüş örüntüleri gibi türe özgü özellikleri tanımak üzere özel veri kümeleri ile eğitilebilen bilgisayarlı görü modellerini araştırıyorlar.

Özellikle Ultralytics YOLO11 gibi modeller, tek tek pati izlerini tanımlamak ve konumlarını belirlemek için kullanılabilen nesne algılama gibi bilgisayarlı görü görevlerini ve üst üste binen izleri birbirinden ayırabilen örnek segmentasyonunu destekler. Araştırmacılar YOLO11 gibi bir modeli hayvan ayak izlerinden oluşan özel bir veri kümesiyle eğiterek türe özgü örüntüleri tanımayı, üst üste binen izleri ayırt etmeyi ve elle gözleme kıyasla daha tutarlı sonuçlar üretmeyi kolaylaştırabilir.

Bilgisayarlı görü ve hayvan ayak izi analizi araştırmaları#

Bilgisayarlı görünün hayvan ayak izlerini nasıl izleyebildiğini gördüğümüze göre şimdi bu teknolojinin gerçek dünya araştırmalarında nasıl kullanıldığına bakalım.

FIT'ten açık veri kümelerine#

Ayak izi araştırmalarının çoğu yıllarca Ayak İzi Tanımlama Teknolojisi (FIT) yöntemine dayandı. FIT, her ayak izinde belirli noktaları işaretleyerek ve hayvanları ayırt etmek için bu ölçümleri kullanarak çalışır. Etkili olsa da süreç yavaştır, eğitimli uzmanlar gerektirir ve doğada binlerce izi analiz etmek istediğinde pratik değildir.

Kuzeydoğu Çin'deki Amur kaplanları üzerine yakın zamanda yapılan bir araştırma, FIT'in kardaki ayak izlerinden bireyleri bile tanımlayabildiğini ve nesli tükenme tehlikesi altındaki yırtıcıları izlemek için güvenilir, müdahalesiz bir yöntem sunduğunu gösterdi.

Şekil 3. Karda kaplan ayak izleri. (Kaynak: sciencedirect.com)

Ancak araştırmacılar yöntemin sınırlamalarını da vurguladı: Yoğun emek gerektiriyor ve ölçeklendirilmesi zor. Bilgisayarlı görünün gelecekte bu süreci otomatikleştirerek çok daha büyük veri kümelerini işleyebileceğini ve elle ölçüm ihtiyacını azaltabileceğini özellikle belirttiler.

Bu dönüşüm, çamur, kum ve karda 18 türden binlerce etiketli ayak izi içeren herkese açık bir veri kümesi olan OpenAnimalTracks gibi projelerle şimdiden başlıyor. Bu tür kaynaklar sayesinde Vision AI modelleri, ayak izlerini otomatik olarak algılayıp sınıflandırmak üzere eğitilebilir; böylece yaban hayatının izlenmesi daha hızlı ve erişilebilir hâle gelir.

Şekil 4. OpenAnimalTracks veri kümesine bakış (Kaynak)

FIT'in temellerini geliştirip bunları açık veri kümeleri ve bilgisayarlı görüyle birleştiren koruma araştırmaları, hayvanları rahatsız etmeden türleri takip edebilen ve ekosistemleri koruyabilen ölçeklenebilir sistemlere yöneliyor.

Önemli çıkarımlar#

Kardaki hayvan izleri, hayvanların nasıl hareket ettiğini, davrandığını ve yaşam alanlarını nasıl kullandığını gösterir. Bu izleri elle okumak sabır ve deneyim gerektirir; bilgisayarlı görü ise süreci daha verimli hâle getirir. Ultralytics YOLO11 gibi araçları insan bilgisiyle birlikte kullanmak, yaban hayatı izlemeyi daha akıcı hâle getirir, koruma çalışmalarına yardımcı olur ve türleri korumak için yararlı veriler sağlar.

Büyüyen topluluğumuza katıl! Yapay zekâ hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu incele. Çözüm sayfalarımızı ziyaret ederek üretimde bilgisayarlı görü ve lojistikte yapay zekâ hakkında bilgi edin. Bilgisayarlı görüyle geliştirmeye başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz at.