open questions

Открытые вопросы для технических участников Bellingcat

Это сложные, долгосрочные проекты, которые будут способствовать расследованию открытого исходного кода в Bellingcat и для других следователей по всему миру. Если вы заинтересованы в работе по этим темам, Bellingcat может помочь вам связать технические ресурсы.

Запросы на вытягивание, которые добавляют дополнительные ссылки, идеи или исследования в список ниже, очень приветствуются.

Помогая или полуавтоматическая перспектива местности

Из фотографии, содержащей топографические функции, можно ли определить местоположение и угол обзора?

• Топографические особенности можно проследить с изображения вручную.
• Для ограничения пространства поиска может потребоваться приблизительное географическое ограничительное ящик.
• Может использовать данные OSM - триангуляция/другие методы, используемые на исходном изображении для описания кластера функций OSM и их позиций (например, мост, здание, путь), которые затем ищут в данном регионе. Описания должны быть семантическими (например, относительное размещение функций, форма дорог), поскольку это более значимо, чем предполагаемое положение. (Например, это может быть так же просто, как поиск «большого квартирного блока, заправочной станции и реки в пределах 50 м друг от друга», или так же сложна, как «железнодорожная линия, проходящая через лес с двумя зданиями с обеих сторон»)

Анализ частоты электрической сети

Создайте пакет с открытым исходным кодом для хроно-локализации аудио/видео источника, сопоставляя вариации частоты электрической сети (от низкочастотных гулов в аудио источника) с записанными изменениями в базе данных частоты сетки (то есть https://osf.io/m43tg/). Это теоретически возможно (многие статьи IEEE об этом) и, как сообщается, используются организациями правосудия на уровне государства, но практически ли это для любителей Osint? Насколько нам известно, никто публично не разработал публичное, неакадемическое доказательство концепции этого.

Интерферометрические изображения SAR

Радарные изображения синтетической диафрагмы (как фиксированные, например, Sentinel-1) имеют определенные преимущества по сравнению с оптической визуализацией для исследования с открытым исходным кодом. Он не зависит от облачного покрова и может даже использоваться для обнаружения радиолокационных установок, как это было ранее задокументировано. Дополнительным преимуществом, мало изученным в сообществе исследований с открытым исходным кодом, является то, что эти изображения сложны, то есть они содержат как величину, так и информацию о фазе. Несмотря на то, что по нескольким причинам трудно работать по нескольким причинам (не доступным в двигателе Google Earth, требует «развертывания» и т. Д.), Он имеет несколько полезных приложений для вычисления топографии или топографических изменений. Он часто используется в академических исследованиях для визуализации деформаций коры после землетрясения или долгосрочного оседания земли в сельскохозяйственных районах. Можно ли использовать эти данные фазы для расследований с открытым исходным кодом, например, для того, чтобы увидеть воздействие обезлесения или взрыва?

Списки ресурсов для обычных сентинельных изображений

Курация ресурсов для конвенционных изображений Sentinel-2 было бы полезно для исследователей с открытым исходным кодом. Есть много ресурсов, но собирать их в одном месте было бы полезно. Это может включать сценарии Sentinel Hub для визуализации определенных типов продуктов Sentinel-2, таких как обнаружение воды или пожара. Технические участники Bellingcat начали собирать некоторые ссылки в conventional-sentinel-resources/ .