Мониторинг со спутниковых снимков для выявления изменений в инфраструктуре на примере: Мьянмы, Нигерии и Южно-Китайского моря
Для OSINT-специалистов, занимающихся анализом спутниковых снимков как одним из главных методов расследования, важной задачей является обнаружение изменений в инфраструктуре.
— По спутниковым снимкам есть возможность установить много интересного, например: снос зданий, возведение временных сооружений, строительство постоянных объектов (а более актуальным вариантов стало применять в военных целях)
Информация подобного рода играет важную роль при выяснении обстоятельств в зонах конфликта, так как стороннему наблюдателю попасть туда будет попросту невозможно. Спутниковые снимки помогают более точно и более полноценно восстановить хронологию событий в нестабильных регионах.
Для анализа изменений в той или иной географической области можно использовать инструменты, которые я собрал в одном посте на канале «OSINT: подборка инструментов для работы со спутниковыми изображениями»
При помощи инструментов выше, можно получить снимки, публикуемые с разной частотой и тем самым, проследить хронологию событий, определить контекст и провести параллели, дабы выявить и проанализировать географические изменения.
Использование спутниковых снимков для выявления изменений в инфраструктуре Мьянмы
Для того, чтобы подствердить, что населенные пункты Мьянмы уничтожались, а на их месте возводились новые объекты мы можем воспользоваться функцией таймлапса(бесплатна) на сайте Sentinel Hub, доступную в EO Browser.
Примером послужит штат Ракхайн, откуда доносилось о массовом генодице народа рохинджа. Ниже представлен вид региона со спутников Copernicus Sentinel-2, претерпевший значительные изменения в период с 2017-2018 г.
Для того, чтобы пользоваться функционалом этого сервиса, а для нас необходимой функцией таймлапса, нужно зарегистрировать учётную запись(бесплатно) на Sentinel Hub.
В соответствующем окне выбираем две даты(продемонстрируем ниже), чтобы создать анимированную спутниковую карту и увидеть изменения за указанный период.
По предварительной информации нам известно, что разрушение населенного пункта в штате Ракхайн происходило в период с августа по декабрь 2017 г. соответственно, указываем этот временной отрезок.
Выбирая период, стоит обратить внимание на погодные условия, ибо из-за повышенной облачности, например, сильно затруднит географический анализ изображения. Рекомендуется установить значение облачности не более 20%
Итак, мы выбрали кадры, которые войдут в нашу анимированную картину, далее будет создана презентация, в которой все изображения будут появляться в хронологическом порядке.
— На картинке выше, снизу есть возможность настроить скорость смены кадров в секунду!
Итак, что же можно сказать, исходя из полученного? - населённый пункт был зачищен вместе с прилегающей растительностью, а на месте построена большая база.
Такой способ объединения последовательных спутниковых снимков, выстроенных в хронологическом порядке, позволяет подтвердить факт сноса строений и проведения масштабных строительных работ.
Для обнаружения значительных изменений в других районах штата Ракхайн ещё можно использовать функцию контрастного подсвечивания.
На изображении мы видим, что в начале 2018г. появились светлые области, которые сильно выделяются на общем фоне. На предыдущей анимированной карте, например, мы видим процесс масштабного строительства на севере.
Однако если присмотреться к расчищенному участку (ниже) на юге, видно, что там уже имеются новые объекты. Строения в центре карты находятся на месте, где раньше стояли жилые дома (которые были сожжены), теперь эта территория принадлежит правительству.
— Местоположение этой области можно посмотреть на картах Google.
Применение настраиваемой визуализации с помощью скриптов
К спутниковым снимкам можно применить подсвечивание и различные эффекты, используя настраиваемую визуализацию.
Например, чтобы обнаружить области сильных пожаров и разрушений, активные очаги возгорания можно «подсветить» при помощи пользовательских скриптов. — Этот метод хорошо работает с функцией таймлапса на Sentinel Hub или с такими геоинформационными системами, как QGIS.
Набор пользовательских скриптов для разных задач можно найти на GitHub. Например, этот сценарий подсвечивает активные пожары на снимках Sentinel-2.
Панель пользовательской визуализации находится в меню визуализации (Vizualization) (1) в разделе «Пользовательская» (Custom) (2).
Применение этого скрипта вместе с функцией таймлапса позволяет визуализировать область до возникновения пожаров, процесс горения и его последствия.
По сути, этот способ обнаружения возгораний позволяет установить конкретные даты разрушений, что способствует продвижению расследования.
Рассмотрим на другом примере: бушующий пожар в Нигерийской деревне Нгудорам.
Контрастная подсветка Южно-Китайского моря
Этот же метод визуализации спутниковых снимков может эффективно использоваться для отслеживания изменений в территориальной инфраструктуре.
Например, функция таймлапса позволяет следить за китайской военной экспансией острова в Южно-Китайском море. Если взять снимки некогда необитаемого рифа Мисчиф и применить таймлапс с контрастной подсветкой, мы увидим, что на острове появились новые сооружения.
Для более детального анализа спутниковых изображений можно использовать дифференциацию по индексу влажности. Эта функция позволяет подсветить снимки по уровню влажности.
На анимированной карте рифа Мисчиф выше мы видим подсвеченные участки повышенной температуры, свидетельствующие о пониженной влажности. На снимках различимы взлетно-посадочная полоса и здание в середине острова, которые, очевидно, теплее окружающей среды.