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之前情报分析师小编介绍了图片地理位置情报分析，即主要采用识图、文字检索两种方式来对拍摄地点进行定位。但当面对一些更具有挑战性的图片，这两种方式效率低下甚至失效时，还有哪些值得注意的点？这篇文章将为我们揭开谜题。
一位优秀的图像情报分析师必然也是一位出色的“地理/博物学家”。
自然 ·地理
想要精准识别图片中的自然地理信息，那么深厚的自然地理、乃至于博物学知识储备是必不可少的。这些知识能帮助你在一瞬间，凭借直觉做出判断，也就是说直觉在情报分析中往往颇受争议，因为它是一种绕过逻辑思考，直接凭借想象和猜测来给出结果的思维方式，但其实，直觉可以被理解为我们大脑在潜意识中通过运算得出的结果。
这些在潜意识中调动知识的思考运算过程，能够为你很好的打开思路或者节约时间。一般而言，照片之中蕴含的自然地理信息，常见的、且能被很好利用的，可以划分为以下几个维度：
1.气候
如果照片给定了拍摄时间，那么结合照片中的气候特征，包括光照、气温、降雨（雪）等，可以缩小照片拍摄地点的范围。例如一张照片（中国拍摄）中如果显示有积雪，且拍摄时间为7月，那么只能将地域锁定在青藏高原或具有常年积雪带的山脉之中。
2.土壤
如果照片中有大片裸露的土壤，那么根据土壤颜色也有几率推测拍摄的具体位置。
白土/灰土：我国西北部的沙漠、荒漠和戈壁地区。
黄土：西北、中部地区：甘肃、宁夏、陕西、山西和河南西部等地。
黑土：东北地区、青藏高原东部。
红土：一般位于南方，以江西、湖南和云南部分区域为主。
淡褐色：长江、淮河和黄河的下游以及鄱阳湖周围。
3.地貌/水体
地貌：特殊的地貌，例如我国典型的黄土地貌、喀斯特地貌、丹霞地貌、雅丹地貌等可以成为破冰的关键信息。譬如出现了在中国境内的喀斯特地貌，则基本锁定云南、贵州和广西地区。
水体：水体的类型主要包括江（河）、湖、海等。许多分析大佬一眼就能识别出长江、黄河以及我国著名的湖泊等，从而大致确定图片的拍摄范围。
4.植被
基于对植被的分析，我们可以确定照片拍摄位置的大致纬度、地区。例如秦岭-淮河以南亚热带季风气候所孕育的亚热带常绿阔叶林，以北温带季风性气候所孕育的温带落叶阔叶林。
同时，如果能分辨画面中具体的植物品种，则可以通过该种植物的生长分布范围来缩小照片拍摄范围。例如「水杉」这种植物，是中国的特有物种，世界范围内只在中国生长，而中国范围内则主要分布在湖北、湖南和重庆的交界处。
5.阳光
一些高中学习过的地理知识，如在我国大多数地区（北回归线以南除外），一年中的大部分时候，太阳都位于偏南方向，而仅在春分-夏至-秋分这段时间内的早晚时分，太阳出现在偏北方向。因而，多数时间内北回归线以北地区的影子都是朝北的（同理，南回归线以南则相反）。当然，这只是单个有关太阳的地理知识，由于篇幅原因，感兴趣的旁友可以自行学习更多的地理知识。
Suncalc(suncalc.org/）：该网站内嵌了计算太阳高度角的公式，可以反推出拍摄时间。同时，在手动输入精确时间后，也可以显示该时间下地球晨昏线情况。
6.星空
如果画面中有清晰的星空，那么借助星空来进行定位也是可以实现的。
案例-1
这里来看一个根据地貌推测具体地点的案例。
首先，确定拍摄的大致范围。如果具备一定的地理知识，可以一眼观察出照片中远方的小山峦是典型的喀斯特地貌，类似的地貌表征与广西桂林山水极为相似。如果感觉比较陌生，来看20元面值人民币背面的风景图「广西桂林阳朔漓江风景」，是不是有点感觉了？
其次，进一步缩小范围。我们选择中从图片近处的建筑、风景提取关键信息。观察图内建筑，发现图中1区域内的建筑很像学校操场内主席台的遮雨棚。图中2区域内的有一片宽阔的绿化带；3区域内有蓝顶白身、修缮优美楼栋，中心那一栋看起来很像校园内的教学楼。因此，综合1和3区域内的信息，推测该地位于学校内，再结合区域2，一般只有大学校园才会有如此宽阔面积的绿化带。综上，我们初步推测该图拍摄于广西桂林的一所高校内。
接着在百度图片中检索“桂林 大学“，远处教学楼的深蓝色屋顶就是最好的筛选信息，同一所大学里建筑风格应该是相似的，桂林电子科技大学的屋顶比较相仿。打开卫星地图，搜索桂林电子科技大学，得到两处结果——金鸡岭校区和花江校区，由于照片中显示是有山峦与该位置相邻，排除了位于繁华市区的金鸡岭校区。
最后，根据卫星地图比对，找到了照片中所标记的3个区域。确定该图拍摄于桂林电子科技大学的花江校区。
案例-2
再来看一张巧妙用到时间来确定范围的图片。该案例来自一张乌漆嘛黑的照片，但给出了一个信息：这里是一条购物街，平常蛮热闹的。
看到这张图片第一眼，直接一个大大的疑惑，一点点的开始提取图中的可用信息。
首先第一个可以获取的信息是图片区域2的时间——2022年6月2日18时31分。调整一下图片曝光度、高光、阴影、对比度和亮度的数值，尝试看能不能获取原图中的难以察觉的信息。区域1在调整过照片光影后，可以辨认出该店面的名称叫“川味面馆”。（只要照片拍摄有进光，都可以尝试调整相关参数来获取更清晰的影像）
那么问题来了，全国叫川味面馆的馆子怕不是有上百上千家，如果一家一家比对，花费的时间也太多了。这时候，时间的作用便体现出来了，并且恰好18时31分这个时间点很特殊，在日落附近。
根据图片可以看出，18时31分这个时间，该地太阳已经落下，进入夜晚。将该日期与时间输入Suncalc网站中，并定位到中国（UTC+8），查询该时间点内晨昏线的位置，发现这个时间点的晨昏线位于中国的东边一点，由于一个地区进入黑夜的时间还会受到云层等因素的影响，因此该地夜幕已经降临是完全合理的，但相差不会太多，因此判断该地只可能位于中国东部地区。这一步推理缩小了寻找范围。
知晓到该地是位于中国东部之后，根据提供的信息：这里是一条购物街，平常蛮热闹的，将两个词组合起来，在地图中做联合检索“川味面馆 购物街/商业街“，排除掉中西部地区的返回结果，在剩余的检索内容中，我们发现了一家店铺，其包含着店面图片，与原图高度相似，基本可以确定该地便是原图的拍摄地点（可以看出，门店招牌字体排列方式、门窗样式基本一致），至此，分析结束，该图拍摄地址位于天津滨海新区滨海购物广场大洋百货南门附近。
·人文·地理·
照片中出现的人文地理信息，很多时候往往是解题的关键。
1.基础设施
机场、港口、著名桥梁、一二线城市的火车站、政府机关等建筑物大多都具有独特的建筑风格，对推测地理位置起着关键作用。如果照片出现旗杆，说明该地可能是政府机关、学校、酒店等场所。
2.道路
道路类型、交通标志和路灯样式等细节信息，有时候可以成解题的突破口。国道与省道都是以1、2、3开头的，1开头的是首都放射线，2开头的则是南北走向线，3开头的是东西走向线。而省道以1开头是放射线、2开头是纵线、3开头是横线、4开头是纵向联络线、5开头是横向联络线、6开头是环线。
在城市之中，路牌的颜色也有着其特殊意义，路牌为蓝色表明该路是东西走向、路牌颜色为绿色则表明该路南北走向。
部分省市道路的路灯、围栏有时候是统一定制采购，有着当地的特色，例如四川特色的「玉兰花路灯」。
3.建筑风格
国内：
国外：
古希腊建筑风格、古罗马建筑风格、哥特式建筑风格、巴洛克建筑风格、洛可可建筑风格：欧洲地区、美国国会大厦
拜占庭式建筑风格：欧洲东部、俄罗斯地区
波斯风格：中东地区
伊斯兰建筑：西亚地区
除此之外，南亚、东南亚地区的建筑风格一般充满佛教、印度教气息、例如较为出名的窟寺、寺塔等。(以上建筑风格可上网搜索图片，篇幅原因没有列出图片)
4.交通工具
公共交通：
每个城市的公交车、地铁和出租车一般都具有城市特殊的标志、涂装，如果了解便可以很好辨认。例如公交、地铁的Logo，出租车的颜色与车辆型号等。
全国51个城市地铁标志：https://www.163.com/dy/article/G3VA2PU205377I8T.html
全国公共汽车品牌、外形、涂装库：buspedia.top
航班信息：
一张在飞机上拍摄的俯视图，若照片「拍摄时间」、「拍摄位置」、「飞机班次」三者任知其二，那么则可以借助开源数据推测出第3个缺失的信息。
Fligtradar24(https://www.flightradar24.com/）：基于 ADS-B 等信息来源，提供航班的飞行轨迹、出发地、目的地、航班号、注册编号、飞行器型号、当前位置、高度和空速等信息。其中，该网站还提供每趟航班的KML文件，将其导入至Google Earth中可以还原航班途径的路线。
FlightAware(https://zh.flightaware.com/)：与 Flightradar24 功能类似。
AirHex(https://airhex.com/airline-logos/)各大航空公司Logo
船舶信息：
与航班信息相同，也可以借助开源数据实现定位。
Hifleet（https://www.hifleet.com/）
5.其他
除以上几个主要的维度外，国家、区域的旗帜、语言文字、特色的物品/装饰、电话号码，车牌样式，汽车驾驶位（左右）等内容若在照片中有显现，都可以成为解题的关键。
手机号码归属地查询：https://www.ip138.com/sj/
长途电话区号查询：https://www.ip138.com/post/
全国各地车牌查询表：https://www.ip138.com/carlist.htm
世界各国车牌样式库：http://www.worldlicenseplates.com/
案例：
该案例是一个利用车牌信息推测出照片拍摄位置的典型例子。
首先，拿到这张图片，我们第一眼就可以判断有可能从以下几个区域内识别出有用的信息。
图片区域1内我们可以提取以下文字：
①疑似是某运输公司名称：S**r transport，中间两个字母难以辨认。
②车牌：车牌号码应该为CJ9770。
③最下方似乎是拖车的品牌：MAX trailer（麦克斯牌拖车）。
分别将这三处信息放入谷歌中进行检索，首先是S**r transport，返回的结果都主要为：S&R Transport，我们进入该公司的网页，关于该公司的介绍（最下方）显示该公司在加州以及附近州和加拿大提供运输服务。
其次是车牌号码CJ9770，遗憾的是，检索下来后，没有得到任何相关信息。最后是MAX trailer。公司的网站详情页显示这是一家卢森堡的拖车公司，网页提供的可选语言有英语、德语、法语和荷兰语，并且该公司在欧洲各地建立了工厂，由此可以推断该公司的产品主要在欧洲地区销售。
有用的信息就只有S&R transport和MAX trailer，但一个在美国一个在欧洲，两者自相矛盾，无法指向一致得出有用信息。
只有转换思路，从车牌样式入手。将图片放大，只显示车牌。识别原图车牌的样式，黄底，车牌最左侧有一道蓝条，号码以字母+数字组成。
在上文提到的世界各国车牌样式库中，按图中车牌样式进行比对，但发现，数据库内记录的车牌样式太多了，与此同时，发现欧洲各国的车牌大多最左侧都有小蓝条，因此确定该车牌为欧洲车牌。但是，欧洲各国的车牌也都有着不同颜色，包括黄色和白色，重复机械地找下去过于浪费时间。再次转换思路，看能不能从原图中识别出更多信息来提供效率。
仔细观察左侧蓝条，发现顶端有一定的凹陷，这可能是头顶有凹陷的字母，或者两个字母之间的空格所致。26个字母中，头顶有这种凹陷，且下方较饱满的字母只有H、M。因此着重关注这两个字母和左侧蓝条中有两个字母的车牌。
H、M两个字母车牌所属国家分别是匈牙利和马耳他，两个国家的车牌均不符合特征，排除。
匈牙利
马耳他
重心转向搜寻车牌蓝条内有两个字母的国家，经过一番搜寻比对后（篇幅原因，过程省略），找到了丹麦的车牌。图中甚至还显示了这是拖车专用车牌。
丹麦
那么是不是100%可以判定图片拍摄于丹麦呢？答案是否定的，因为欧洲面积较小，且国家之间往来便捷，车辆跨国行驶的情况司空见惯。只是可以带着这种猜想进行下一步的推测。
回到图片之中，我们继续利用区域2中的信息。乍一眼看上去，许多人可能认为这是一辆坦克，因为其下方具有履带，且外形也与坦克很像。但该这辆“坦克”的背后却有着一道门，一般来说，坦克的设计出于密封性和安全性的考虑，门是被设计在上方的，可入空间极小。
所以，经过查询后，我们得知这是装甲车而并非坦克（需要一定的军事知识，这也是该题难点之处）。我们尝试着将上文得出地域信息“丹麦”与“装甲车”在搜索引擎中进行联合检索。得到以下结果。
在进入网站查看装甲车的具体内容后，我们发现CV90装甲车的外形与图中展示一模一样，返回结果表明该装甲车由瑞典制造，并出口给丹麦过，所以丹麦拥有这种型号的装甲车，且该装甲车的运输车辆为丹麦号牌，出于一个国家的对自身军事安全的考虑，我们可以确定该地拍摄位置在丹麦境内。
再来就是确定该地在丹麦具体境内的哪个位置了。根据装甲车型号，在网上搜索“CV90装甲车 丹麦”，发现谷歌上竟然返回了具有这类型装甲车的丹麦军事基地，有两个，分别是丹麦皇家生命警卫队与卫队轻骑兵团，我们可以推测该装甲车的运输应该是位于两个基地之间。
丹麦卫队轻骑兵团徽章
在这辆装甲车身上，我们仔细观察还可以看到有一个红白十字架形的徽章标志，尝试着搜索刚刚提到的两个丹麦军队的标志。发现与丹麦卫队轻骑兵团的标志高度相似，这进一步佐证了这辆装甲车属于这个基地。
继续看这张图，丹麦位于北半球，且远超北回归线，我们观察到照片中是有阳光的，在车的右侧我们可以清楚看到影子的走向，根据前文中提到的知识，北回归线以北的影子大多是朝向北，因此可以推断该路是一条东西走向的公路。
一位数据专家根据路面特征推测出了这是一条高速公路（虽然我们也不知道是怎么推测的），而丹麦只有E20这条高速公路是东西走向的。此外，他还根据图右上方的那根红色杆子推断出那是电气化铁路两旁架设的电线杆？
最后推断，拍摄位置是位于一处E20高速公路和铁路交汇的地方。这时候，难度便大大降低，只需要在Google Earth中寻找该公路与铁路交汇的地点，并辅以图中区域3内的路牌信息（两层文字，右边有一个箭头，似乎是高速公路出口），扫图后便可以得到照片拍摄的具体位置。
相对于国内，国外的照片情报分析无疑更富有挑战性，而这张照片的地理位置情报分析的难度也可以说是达到了天花板级别，而我们只需要重点关注国外车牌信息如何寻找这一步骤即可。
在这里情报分析师小编不得不为大家推荐这本《2023佛罗里达军用车牌手册》，该手册给出了2023年最新佛罗里达军用车牌的图片信息，供大家在做开源情报分析时做重要参考。
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说到最后
本篇文章关于自然/人文的地理知识的介绍只是冰山一角，仍有大量的知识需要学习与积累以成为我们解题的“武器库”；日常生活中对身边细节的留意而积累起来的知识，在日后也很可能成为分析的破题关键。但在你成功破题，拿到结果的瞬间，那种无与伦比的快乐是无法想象的。也许图片位置情报分析就是这样一个“双面角色”，繁琐又迷人。
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