SunCalc – це невелика програма, яка показує рух сонця та фази сонячного світла протягом певного дня в заданому місці.
271 
Переглядаючи Інтернет, я натрапив на це фото, яке супроводжувалося таким підписом: літо 2019, Близький Схід. До фото був присутній додатковий контекст (назва військової бази), але його навмисне не враховано, для більш повного розслідування. Я ніколи не займався геолокацією на Близькому Сході і подумав, що це буде гарною вправою. Це дослідження дозволило мені встановити методологію дослідження, коли ми маємо доступ до метаданих фотографії (дата, модель телефону). Я вирішив використовувати різні способи застосування цих метаданних, щоб зрозуміти, як це працює і в яких ситуаціях можно ці дані ефективно використовувати. Також, мені потрібно було зрозуміти, які інструменти мені допоможуть у моєму розслідуванні. Наприклад, за допомогою SunCalc можна проаналізувати тіні на зображенні чи відео та визначити, в якому році та в який час доби вони були створені.
Також використання OnTopReplica – програми для закріплення вибраних вікон поверх інших вікон. Ця програма допомогла мені визначити можливі об’єкти. Звичайно, без Google Maps взагалі жодне розслідування не обходиться. Цей набір додатків, які засновані на безкоштовному картографічному сервісі і технології, дає відповіді на багато запитань, які виникають в ході будь-якого розслідування заснованого на метаданих. Одже, як я це все застосовув і як я визначив місцезнаходження об’єкта за метаданими фотографії я більш докладно розповім Вам далі у своїй статті, яка, я сподіваюсь, допоможе Вам у ваших розслідуваннях.
Першим кроком було визначити тип місця, де це може бути, і в якій географічній зоні воно може бути розташоване. Згідно з підписом, знімок зроблений на Близькому Сході. Це можна частково підтвердити, оскільки знак зупинки (жовтий) арабською мовою. На задньому плані ми бачимо контейнери (фіолетовий), а на передньому – колючий дріт на паркані (червоний). Здається, за огорожею також стоїть рятувальна вантажівка («ПОРЯТУВАННЯ»?).
Наступним кроком було визначити, яка це військова база. Для цього я почав із отримання списку військових баз США на Близькому Сході від American Security Project. Ми могли б побродити по картах усіх баз, щоб знайти точне розташування, але це, ймовірно, було б надто довго, і ми могли б пропустити його, якщо не будемо достатньо методичними.
Однак ми можемо використовувати специфіку бази, видиму на фото, і шукати лише цю специфіку. Для цього ми можемо використовувати метадані фотографій у своїх інтересах. Дійсно, в цьому випадку вони містять дату, коли було зроблено фото.
Дата і час цікаві, тому що на фото є тінь. Це говорить нам, що сонце майже вирівняно зі знаком «Вірджинія Авеню». Оскільки знак паралельний дорозі, на якій ми йдемо, це означає, що якщо ми можемо визначити положення сонця, ми можемо зробити висновок про орієнтацію дороги.
Навіть якщо у вас немає метаданих, ви можете спробувати використати контекст фотографії та тіні, щоб визначити кут дороги, як це зміг зробити Нік Вотерс під час розслідування ударів у Газі.
Потім ми можемо використовувати SunCalc, щоб визначити положення сонця, коли було зроблено фотографію. Ми просто повинні бути обережними з часовим поясом, оскільки час у метаданих — це час телефону (місцевий час), а не час UTC-0. Ми використовуємо місто Ер-Ріяд як орієнтир.
Тепер ми можемо виміряти кут між орієнтацією сонця та горизонтальною лінією, коли була зроблена фотографія. У нашому випадку цей ракурс майже відповідає ракурсу дороги, на якій знаходився фотограф. Це спрощує наш пошук і ми швидко отримуємо результат.
Кут становить 36°, але сонце не ідеально вирівняно зі знаком, ми повинні видалити 2°. Тепер ми знаємо, що дорога, на якій зроблено фото, утворює з горизонтальною лінією кут 34°. Тепер ми можемо створити зображення з орієнтацією дороги, щоб порівняти його із супутниковими знімками військових баз США.
Ми використовуємо інструмент OnTopReplica, щоб накласти на карту прозорість орієнтації дороги.
Деякі з баз можна швидко видалити зі списку через те, що середовище або мова не збігаються. Останні 3 залишилися, щоб розрізнити їх, ми можемо використовувати назви вулиць, використовуючи Google Maps і OpenStreetMap. У таборі Аріфджан використовується угода про назви, подібна до вулиць на фото. Це єдина база в списку, яка це робить. На жаль, Вашингтон-роуд і Вірджинія-авеню невідомі.
Тепер, коли у нас є база, ми повинні визначити місце, де було зроблено фото. База досить велика і має багато доріг, що відповідають куту, який ми визначили. Щоб спростити візуальний пошук, ми можемо намалювати повніший вид зверху, який ми накладемо на карту.
Щоб намалювати вид зверху, нам потрібно визначити відстані між елементами, присутніми на фотографії. Дві невеликі білі будівлі (фіолетовий) і вежу стільникового зв’язку (зелений) можуть бути цікавими для зображення зверху, а також дорогу вздовж контейнерів і її перетин з «Вашингтон-роуд».
Щоб обчислити відстань між камерою та об’єктом, нам потрібні фокусна відстань камери та висота датчика. Ці дані можна опосередковано отримати з метаданих.
Фокусна відстань: 3,6 мм
Висота датчика: 3,5 мм
Перш ніж ми зможемо обчислити відстань до об’єкта, нам потрібно знати його реальні розміри. Для двох будівель ми можемо порівняти їх із ближніми контейнерами, контейнер має висоту 2,59 м, тому ми оцінюємо висоту 3 м.
Нам не вистачає лише двох значень, якщо ми можемо ідентифікувати одне з них, ми можемо обчислити інше, оскільки ми знаходимося в прямокутному трикутнику.
На основі контейнерів ми можемо екстраполювати та оцінити відстань між двома будівлями та «Вашингтон-роуд». Здається, що будівлі знаходяться перед сіро-зеленим контейнером. І ми можемо оцінити відстань між переходом і сіро-зеленим контейнером, еквівалентну 10 контейнерам, або 120 м.
Використовуючи теорему Піфагора, обчислимо сторону трикутника 68m.
Тепер ми можемо змінити зображення, щоб мати правильні пропорції.
Залишається тільки зорієнтуватися відповідно до місцевості.
Нам потрібно відкалібрувати знімок за допомогою інструмента лінійки, щоб він мав правильний розмір на карті.
Далі розділяємо карту на кілька областей у Google Планета Земля, які обробляємо під час руху.
Потім ми можемо підтвердити місцезнаходження за допомогою таких елементів:
Стіна (жовта)
Будинки (фіолетовий)
Стільникові вежі (зелені)
Кущі (сині)
Контейнери (червоні)
Підсумовуючи, незважаючи на різні припущення, зроблені під час створення вигляду зверху, пропорції були не дуже далекі від реальності, але була різниця в кілька десятків метрів. Однак це полегшило пошук місця зйомки. Територія, яку потрібно було обстежити, була відносно невеликою (4,5 км х 2,5 км), і її можна було провести без огляду зверху. В основному це був привід для мене застосувати цю методологію, яка могла б бути корисною під час пошуку на більших площах.
Сподіваюся, що ця методика допоможе вам у ваших розслідуваннях!
271 
262 
266