open questions

BellingCatの技術的な貢献者向けの公開質問

これらは、BellingCatおよび世界中の他の調査員のオープンソース調査に貢献する困難で長期的なプロジェクトです。これらのトピックに取り組むことに興味がある場合、BellingCatは技術的なリソースと接続するのに役立ちます。

以下のリストに追加の参照、アイデア、または探索を追加するリクエストをプルすることは非常に歓迎されます。

アシストまたは半自動の地形の視点マッチ

地形の特徴を含む写真から、場所とビューの角度を決定できますか？

• 地形の特徴は、画像から手動で追跡できます。
• 検索スペースを制約するには、近似地理的境界ボックスが必要になる場合があります。
• OSMデータ - ソース画像で使用される三角測量/その他の手法を使用して、OSM機能とその位置（たとえば、ブリッジ、建物、方法）を説明し、特定の領域で検索されます。説明は、想定される位置よりも意味があるため、セマンティック（特徴の相対的な配置、道路の形状）である必要があります。 （たとえば、「互いの50m以内の大きなアパートブロック、ガソリンスタンド、川」を検索するのと同じくらい簡単な場合もあれば、「両側の2つの建物を持つ森を通る鉄道線」と同じくらい複雑です）

電気ネットワーク周波数分析

電気ネットワーク周波数のバリエーション（ソースオーディオの低い周波数ハムから）をグリッド周波数データベース（つまりhttps://osf.io/m43tg/）の記録されたバリエーションと一致させることにより、クロノロケーションのオープンソースパッケージを作成します。これは理論的に可能であり（それに関する多くのIEEE記事）、州レベルの司法エンティティによって使用されていると伝えられていますが、OSINTの愛好家にとって実用的ですか？私たちの知る限り、誰もこれの公的で非学術的な概念の証明を公開していません。

干渉SAR画像

合成開口レーダー画像（たとえば、Sentinel-1によって捕獲された）は、オープンソース調査のために光学イメージングよりも特定の利点があります。これは雲のカバーの影響を受けておらず、以前に記録されているように、レーダーの設置を検出するためにも使用できます。オープンソースの調査コミュニティではほとんど探求されていない追加の利点は、これらの画像が複雑であること、つまりマグニチュード情報と位相情報の両方が含まれていることです。いくつかの理由（Google Earthエンジンではアクセスできないため、「アンラッピング」などが必要です）で作業することは困難ですが、コンピューティングの地形や地形の変更に役立つアプリケーションがいくつかあります。学術研究では、地震や農業地域の長期的な土地沈下後の地殻の変形を視覚化するためによく使用されます。このフェーズデータは、たとえば森林伐採や爆撃の影響を見るために、オープンソースの調査にも使用できますか？

従来のセンチネル画像のリソースリスト

慣習的なセンチネル2画像のためのリソースのキュレーションは、オープンソースの調査員に役立ちます。そこには多くのリソースがありますが、それらを1か所で収集することが役立ちます。これには、水や火災の検出など、特定の種類のSentinel-2製品を視覚化するためのSentinel Hubスクリプトが含まれます。 BellingCatの技術的な貢献者はconventional-sentinel-resources/フォルダーにいくつかの参照を収集し始めています。