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BellingCat技術貢獻者的開放問題

這些是困難的長期項目，將有助於貝林卡特（Bellingcat）和世界其他調查人員進行開源調查。如果您有興趣從事這些主題，BellingCat可以幫助您與技術資源聯繫起來。

在下面的列表中添加其他參考，想法或探索的拉動請求非常受歡迎。

輔助或半自動的地形透視比賽

從包含地形特徵的照片中可以確定位置和視角？

• 地形特徵可以手動從圖像中追溯到。
• 可能需要一個大致的地理邊界框來限制搜索空間。
• 可以利用OSM數據 - 源圖像上使用的三角測量/其他技術來描述OSM特徵及其位置（例如橋樑，建築物，方法）群集，然後在給定的區域中搜索它們。描述需要是語義（例如特徵的相對位置，道路形狀），因為這比假定位置更有意義。 （例如，它可能很簡單，就像在彼此50m之內搜索“大型公寓樓，加油站和河流”，或者像“鐵路線經過森林”一樣複雜）

電網頻率分析

通過與電網頻率數據庫中記錄的變化（IE https://osf.io/m43tg/）中記錄的變化，創建一個用於計時/視頻源的開源軟件包。從理論上講，這是可能的（據報導許多IEEE文章），並且在州級司法實體中使用，但對於Osint業餘愛好者而言，這是實際的嗎？據我們所知，沒有人公開開發公開的非學術概念證明。

干涉測量SAR圖像

合成孔徑雷達圖像（如Sentinel-1所捕獲）比光學成像具有某些優勢用於開源研究。它不受雲覆蓋的影響，甚至可以用來檢測雷達安裝，如前所述。在開源調查社區中很少探索的另一個優勢是，這些圖像很複雜，即它們既包含大小和相位信息。儘管很難使用的原因有幾個原因（在Google Earth Engine中無法訪問，需要“打架”等），但它具有一些有用的應用程序來計算地形或地形更改。它通常在學術研究中用於可視化地震或長期土地沉降在農業地區的地殼變形。此階段數據還可以用於開源調查，例如查看森林砍伐或轟炸影響嗎？

傳統前哨圖像的資源列表

協會章節2圖像的資源策劃對開源調查人員很有用。那裡有很多資源，但是將它們收集到一個地方很有用。這可能包括用於可視化某些類型的Sentinel-2產品（例如水或火災檢測）的Sentinel Hub腳本。 BellingCat技術貢獻者已經開始在conventional-sentinel-resources/文件夾中收集一些參考。