La caméra capture la perspective animale avec une précision de 99%.

Il est facile d’oublier que la majorité des animaux perçoivent le monde différemment des humains. En réalité, en raison de leur capacité à voir la lumière infrarouge et ultraviolette, de nombreux animaux vivent dans un monde qui reste entièrement caché à notre vue.

Actuellement, des chercheurs ont créé à la fois du matériel et des logiciels permettant l’enregistrement de séquences vidéo comme si elles étaient capturées à travers la vision d’animaux tels que les abeilles et les oiseaux.

Cela présente une perspective captivante et révélatrice sur la nature et le comportement animal, avec des chercheurs de l’Université de Sussex et du laboratoire Hanley Color à l’Université George Mason anticipant une large gamme d’applications. Reconnaissant son potentiel, ils ont publié le logiciel en tant que logiciel open source, invitant tout le monde, des producteurs de documentaires sur la nature et des écologistes aux amateurs de plein air et aux ornithologues, à explorer les réalités visuelles uniques de ces animaux.

Révéler le monde dynamique de la vision animale

Le co-auteur principal, Daniel Hanley, a exprimé la fascination durable de l’équipe pour la façon dont les animaux perçoivent le monde. Alors que les techniques modernes en écologie sensorielle permettent des insights sur la façon dont les scènes statiques pourraient apparaître aux animaux, des décisions cruciales tournent souvent autour d’éléments dynamiques, tels que la détection de la nourriture ou l’évaluation d’un partenaire potentiel. Les outils matériels et logiciels introduits sont conçus pour capturer et afficher les couleurs perçues par les animaux en mouvement, bénéficiant à la fois aux écologistes et aux cinéastes.

La composition des photorécepteurs de nos yeux, ainsi que des composants biologiques tels que les cônes et les bâtonnets, dicte nos capacités visuelles, y compris la perception des couleurs et la perception de la profondeur. Certains animaux, tels que les chauves-souris vampires et les moustiques, peuvent détecter la lumière infrarouge (IR), tandis que les papillons et certains oiseaux peuvent voir la lumière ultraviolette (UV) — tous deux en dehors du spectre visible pour les humains.

Cette variation de la vision pose des défis pour comprendre le comportement animal et évaluer notre impact involontaire sur leur capacité à communiquer, trouver de la nourriture, un abri ou un partenaire. Les méthodes actuelles, telles que la spectrophotométrie, présentent des limitations : elles sont longues, dépendent de conditions d’éclairage spécifiques et ne peuvent pas capturer d’images en mouvement, entravant notre capacité à comprendre pleinement leur perspective.

Capturer le Monde à travers les Yeux des Animaux

C’est ici que réside la distinction dans l’approche novatrice des chercheurs. Ils ont méticuleusement conçu un outil utilisant la photographie multispectrale, capable de capturer la lumière sur différentes longueurs d’onde, y compris celles dans les plages infrarouge (IR) et ultraviolette (UV). La caméra enregistre des vidéos dans quatre canaux de couleur – bleu, vert, rouge et UV – et les traite ensuite pour produire des images simulant l’expérience visuelle à travers les yeux d’un animal spécifique, en tenant compte de notre compréhension de leurs récepteurs oculaires.

Séparer la lumière UV et visible

L’équipe a conçu un dispositif portable imprimé en 3D abritant un diviseur de faisceau qui sépare la lumière ultraviolette (UV) de la lumière visible, chacune étant capturée par une caméra dédiée. La caméra sensible aux UV seule ne produit pas de données perceptibles, mais lorsqu’elle est combinée avec l’autre caméra, elles capturent conjointement une vidéo de haute qualité. Des algorithmes alignent les images et présentent des visuels du point de vue de la vision de divers animaux, démontrant une précision moyenne de 92 %, avec certains tests atteignant 99 % de résultats positifs.

Cependant, le matériel est conçu pour être compatible avec des caméras disponibles dans le commerce, et les chercheurs ont partagé le logiciel en open source, espérant que d’autres l’adapteront à leurs besoins spécifiques en matière de cinématographie animalière.

Malgré des limitations telles que l’incapacité à capturer la lumière polarisée et une fréquence d’images limitée, ce qui rend difficile la capture d’objets en mouvement rapide, le système offre des perspectives uniques pour améliorer notre compréhension du comportement animal et nous guider dans la réduction de notre impact sur le monde naturel.

Et en ce qui concerne les images ?

L’équipe a enregistré un spécimen de musée d’un papillon Phoebis philea en utilisant des couleurs fausses limitées par le bruit des récepteurs aviaires (RNL). Les chercheurs ont souligné : “Une autre application possible du système est la numérisation rapide des spécimens de musée. Ce papillon présente une coloration UV à travers à la fois des pigments et des structures. Des teintes magenta vives soulignent les zones réfléchissant principalement la lumière UV, tandis que les régions violettes réfléchissent des quantités similaires de lumière UV et de longueur d’onde longue. Le spécimen est positionné sur un support et tourné lentement, illustrant les changements dynamiques de couleurs iridescentes en fonction de l’angle de vision.”

Défis spectraux et signaux aposematiques

Les chercheurs ont remarqué : “Les affichages de dissimulation et de révélation peuvent présenter des défis pour la spectroscopie et la photographie multispectrale standard”. Ils ont présenté une vidéo montrant une chenille de papillon noir Papilio polyxenes exhibant ses osmeteria. La vidéo a été rendue avec des couleurs fausses d’abeille, où les captures quantiques UV, bleues et vertes sont représentées respectivement en bleu, vert et rouge. Les osmeteria jaunes perçus par l’homme et les taches jaunes sur le dos de la chenille, tous deux fortement réfléchissants dans l’UV, apparaissent en magenta dans les couleurs fausses de l’abeille (comme les réponses robustes sur les photorécepteurs sensibles à l’UV et sensibles au vert de l’abeille sont représentées respectivement en bleu et rouge). Étant donné que de nombreux prédateurs de chenilles perçoivent l’UV, cette coloration peut servir de signal aposematique efficace.

Les abeilles se livrant à la récolte et aux interactions sur les fleurs, telles qu’observées dans la vision des abeilles. Les chercheurs ont souligné : “Le système de caméra a la capacité de documenter les comportements naturellement observés dans leur environnement authentique. Cela est démontré à travers trois clips courts montrant des abeilles qui récoltent (premier et deuxième clips) et qui se battent (troisième clip) dans leur environnement naturel. Les vidéos sont présentées en fausses couleurs pour les abeilles, avec les réponses des photorécepteurs UV, bleu et vert de l’abeille représentées en bleu, vert et rouge, respectivement.”

Enfin, une plume de paon iridescente vue à travers les yeux de quatre animaux différents : sa propre espèce (paon), les humains, les abeilles et les chiens.

Perceptions variées selon les espèces

Pour conclure, les chercheurs ont précisé : “Le système de caméra est capable de mesurer les couleurs structurelles dépendantes de l’angle, y compris l’iridescence. Cela est démontré dans une vidéo présentant une plume de paon (Pavo cristatus) très iridescente. Les couleurs dans cette vidéo sont représentées comme (A) de fausses couleurs de paon Pavo cristatus, où les captures quantiques bleues, vertes et rouges sont montrées en bleu, vert et rouge, respectivement, et l’UV est superposé en magenta. Bien qu’elle ressemble à une vidéo couleur standard à bien des égards, l’iridescence UV (soulignée dans la vidéo à environ cinq secondes) est observable sur les barbes bleu-vert de l’ocelle (“ocelle”). Une iridescence UV supplémentaire est visible le long du périmètre de l’ocelle, située entre les deux rayures vertes extérieures. De manière intrigante, le paon perçoit plus nettement l’iridescence que (B) les humains (couleurs standard), (C) les abeilles, ou (D) les chiens.”

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