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地理位置意味着查找对象的真实世界位置，例如拍摄照片或视频的位置。确定图像拍摄地点和时间的确切位置对于调查至关重要，因为它通常可以提供有用的证据来验证和证实故事拼图的其他部分。
地理定位过程很少是直截了当的，但是有各种方法-有些方法比其他方法更有创意-可以做到这一点。本文案例指南展示如何混合和匹配方法，工具和好奇的心态，以应对地理位置挑战。
确定图像或视频拍摄的确切位置对于调查至关重要。这种做法称为地理位置。
地理定位的难度可能基于几个因素，例如图像元数据中存储了哪些信息，由谁和在哪里发布，图像本身的内容或图像的质量和分辨率 - 仅举几例。影响图像背景化信息量的各种因素意味着没有特定的模板来帮助您解决图像拍摄地点的问题。
照片来自曝光不可见
虽然有一些教程和示例使用类似的地理定位方法，但通常他们的案例研究示例要么非常专业，要么经常为了本教程的目的而简化，并且可能无法准确反映在调查中经常遇到的图像类型。
在这篇文章中，小编将通过添加一点创造力来展示我在地理定位图像时的思维过程。
方法论
下面的方法的共同主题是，每个点都旨在减少您的地理搜索区域。有时，如果幸运的话，可能不需要下面的许多步骤。例如，如果影像的元数据（也称为可交换影像文件格式 （EXIF））包含 GPS 信息（如纬度或经度点），则影像随附的元数据可以显著减少影像地理定位所需的时间。
图像的元数据是属于图像的文本信息，例如 GPS 信息，以及图像的时间和日期或曝光，仅举几例。但是，您不应仅依靠元数据，而应始终将其与您可以从图像本身，图像来源（如果可用）或其他可能来源获得的其他详细信息和信息源进行确认。图像的元数据很容易纵，在某些情况下甚至具有误导性。
地理定位过程的一部分是验证图像中的许多兴趣点，并将其与您的卫星地图或街景进行确认，以便毫无疑问地确定您已经找到了自己的位置。我的地理定位方法与许多其他方法类似。
以下列表包括在尝试对图像进行地理定位时考虑的许多因素。
上下文
上下文是指在内部或外部补充图像的信息。在某些情况下，很幸运地获得了确切的地理坐标（纬度/经度）。
对于此案例研究，使用 Foto Forensics 来查找元数据。Foto Forensics是一个网站，您可以在其中简单地上传图像或粘贴指向图像的链接，除了其他信息外，它还会快速为您提供元数据。还有许多其他网站可用于查看图像的元数据，例如 Jeffrey 的图像元数据查看器。
或者，可以将ExifTool下载为命令行应用程序。发现或注意到图像的上下文有时可能是地理位置的关键。但是，如前所述，您仍然需要通过以下步骤来证实上下文。
前景和背景分析
前景和背景分析与在图像中查找兴趣点有关。它可以是建筑物，树木，汽车模型和车牌，人，任何文字，如路标等等。通常，它将是您的前景和背景分析，可帮助您确定您所在的国家或城市。
例如，车牌号可以告诉您您所在的国家/地区，或者商店的电话号码区号可能有助于指示特定的城市或地区。此外，您可以尝试反转突出显示的图像搜索兴趣点，例如天际线或街道插图中的特定建筑物。
反向图像搜索是使用图像而不是文本搜索 Web 的过程。您可以在大多数搜索引擎上执行此操作，例如Google，Bing或俄语等效的Yandex。这是一个关于反向图像搜索的简短介绍指南，重要的是要注意某些服务比其他服务更擅长识别人脸或建筑物。这些服务也经常更新，因此其有效性可以提高或恶化。
地图标记
地图标记是在地图上应易于识别的任何内容，例如山脉，海洋，河流等。如果您已经设法弄清楚您所在的城市或国家/地区，则标识的地图标记将帮助您进一步缩小感兴趣的区域。例如，知道你靠近大海或山脉可能会消除一个国家的大部分地区。或者，如果知道自己身处哪个城市，并且就在一条河旁边，可以帮助您快速确定图像的位置。
试错法
尝试查找图像并且必须返回到绘图板的过程中，已经根据假设先发制人地限制了搜索区域，您需要重新审视自己的理由或尝试其他途径。例如，如果您假设您的图像位于基于车牌的国家/地区，但未能找到位置，则也许该车位于不同的国家/地区，您需要返回绘图板。
创造力
与此列表中的其他内容相比，这可能听起来像是一个奇怪的问题，但地理位置有时需要对互联网上的各种来源和数据库进行创造性的探索。经常对大量的公共数据感到惊讶。
例如，荷兰的垃圾箱是用颜色编码的，阿姆斯特丹市有一个交互式地图，显示了城市中所有不同类型的垃圾箱的位置。如果您知道自己在阿姆斯特丹，这些信息可能是成功对图像进行地理定位的关键，但可能不是立即浮现在脑海中的一种资源。创造性意味着探索互联网和其他替代公共资源（如图书馆）必须提供的不同途径和资源！
最后，上面的每一点都应该减少你感兴趣的领域。我主要讨论的是分析给定图像中可见的内容，考虑不可见的内容也很重要 - 我称之为演绎推理。
例如，在图像（上图）中，将在本文中进行地理定位，人行道上没有树木或灌木丛表明我们的街道非常狭窄和小，而不是林荫大道或双向街道。同样，图像中缺少山脉可能与包含山脉一样有用。在初始分析后重复上述点并尝试识别地图标记（如树木，柱子，沙子，太阳等）或图像中不可见的前景背景元素可能会很有用。
对图像进行地理定位
将尝试对显著减少上下文信息的图像进行地理定位。例如，大多数社交媒体平台倾向于从发布到其网站上的任何图像和视频中删除元数据。
其他时候，可能有时间拍摄图像，但没有由谁或任何可能有助于缩小感兴趣区域的随附文本。尽管如此，图像中存储的信息通常比第一次看到的要多。为了确保您不会错过这些信息，进行简单的前景和背景分析有很长的路要走。
在这张照片中，可以看到一排排的小公寓楼，有几个黑色阳台和一个白色阳台。这些建筑有不同的高度和设计，这表明我们处于某种欧洲城市。
在背景中，有一个更大的建筑物，蓝天和飞机小径。在图像的前景中，我们可以进一步识别出一辆白色的汽车，上面有可见的车牌号，房地产标志，62号房子，以及一条由某种石头制成的人行道。
由于缺乏街道植物或树木以及拍摄照片的角度，街道似乎不是一条大街道。通过反复试验，我很快尝试对整个图像和明显的特征进行反向图像搜索，例如右下角的花哨门，但它没有产生任何有用的结果。
就在这时，意识到必须限制感兴趣的区域，在谷歌街景中虚拟地跑来跑去之前，我可以从图像中放入任何小提示。
虽然很难看到，但可见的车牌号码有棕红色的阴影，表明我们在比利时。据我所知，比利时是唯一一个在车牌上使用深红色字母的欧洲国家。世界车牌有一个有用的数据库，其中包含世界各地的大多数车牌。
然而，汽车，正如它们被设计的那样，旅行。因此，虽然这是一个很好的指标，但在比利时注册的汽车通常可以在其邻国的街道上找到。因此，在有足够的信心限制搜索区域之前，试图找到更多的信息来证实这一发现。
在快速谷歌搜索图片中的另一个关键元素：窗户旁边的广告牌匾（在这里看到并在上面的初始图像中标有红色正方形）之后，能够通过谷歌搜索牌匾底部的电话号码（没有前向破折号和标点符号）找到总部位于布鲁塞尔的房地产代理商“Calao Consult”。还可以看到，他们网站上的公司徽标与我们图像中的徽标相匹配。
Calao Consult似乎在森林城市区只有一个办公室。这有助于限制我们的搜索区域，因为它们在城镇的另一侧操作的机会很小。图像元数据告诉我们，该图像是在 2018 年 4 月 18 日上午 09 ：15 拍摄的，假设它没有纵。
图像：通过将图像上传到Foto Forensics获得的照片的元数据：https://fotoforensics.com/
由于知道拍摄图像的时间和日期，试图看看我是否可以在六个月前和之后找到任何Calao Consult列表，但没有成功。我还试图在Internet Archive的Way Back Machine中检查他们的网站 - calaoconsult.be/ - 但在2018年的大部分时间里，他们的网站似乎都关闭了维护。
现在决定绘制出他们目前的一些列表，只是为了了解他们运营的领域。在下图中，我们可以看到它们实际上覆盖了相当多的地面：红色的Uccle，蓝色的森林以及绿色的Anderlecht和Sint-Jans Molenbeek之间的区域。
首先在Google街景中简要研究了这些区域中的每一个，看看是否有任何地方或街道看起来与照片中的内容相似。
图片来源：Calao Consult 覆盖区域
不幸的是，搜索表明布鲁塞尔有很多地方看起来像我们照片中的街道，很多深色的阳台，类似的砖和建筑风格等。然而，它确实重申了一些怀疑。
首先，在一条小街上。布鲁塞尔许多宽阔的街道上都会有大量的树木和其他物品。更重要的是，我注意到并非所有地区都有类似风格的路灯。事实上，在一些地方，它们因街道或街区而异。布鲁塞尔的路灯种类繁多，他们有一个露天博物馆，致力于他们城市中路灯的演变和多样性。
这是一个重要的发现，因为它将有助于限制感兴趣的领域。回到了Calao Consult列表定义的区域，这次只看了Google街景中的各种路灯。在像Forest这样的社区，街道更宽，房屋更新，路灯没有放在建筑物的侧面，模型随后更加现代（尽管可以说不那么美观）。
更密集的建筑区域将它们放在建筑物的侧面，而古老而密集的区域则具有类似于正在寻找的路灯的路灯。这表明我们离布鲁塞尔市中心更近，并成为限制兴趣领域的重要因素。
简而言之，房地产标志将搜索范围限制在布鲁塞尔，他们的业务区域和办公室位于布鲁塞尔西侧，最后，路灯表明我们很可能位于一个较老，人口更稠密的城镇。为了证实怀疑，Barrière de St Gilles区和周边地区有许多狭窄的街道和类似的路灯 ，这表明这将是一个很好的起点。这并不是说Uccle的某些街道没有我们正在寻找的灯柱类型，但它们是罕见的景象。
太阳计算器
如果试图在谷歌的街景中走在圣吉尔斯河的每一条街道上，可能会花几天时间寻找。因此，为了最后一次限制兴趣区域，试图通过使用太阳的阴影来建立街道的角度。很幸运，在图像中有足够的阳光和阴影。
希望大致找出可以投影到地图上的基本方向（例如西北或东南），有些人可能会称之为地图方向的一种形式。
相对于地图进行定向时，正在定位自己和指向北方的地图。在这种情况下，如果设法成功弄清楚街道的基本方向将能够进入我的地图，看看所有与我既定的基本方向相吻合的街道。
这将排除大量与既定方向不符的街道。例如，如果街道从东到西，那么就不必看任何从北到南的街道。
把屋顶上近乎完美的三角形作为我的灵感来源。这似乎也是一个有趣的练习。在这种情况下，基本假设是屋顶与下面的道路平行。
通过找到屋顶指向的方向，我也会找到我们街道的方向。我决定使用最大，定义最清晰的三角形。但是，如果可以在屋顶或具有明确定义的阴影并且与街道平行放置的任何其他兴趣点的另一张图像中做同样的事情。
显示屋顶上标记的遮阳三角形的完整图像
裁剪和放大的图像，显示屋顶上标记的遮阳三角形
为了确定太阳的位置，有一个有用的工具叫做SunCalc。
SunCalc是一个网页，显示太阳的位置以及任何给定的时间或地点。通常，SunCalc用于确定（或验证）图像的拍摄时间，这种技能称为计时定位。通过在 SunCalc 中粘贴 2018 年 4 月 18 日的时间戳，得到了太阳的位置。
现在，可以测量这些线并计算我们三角形中的角度。相反，制作了一个 SunCalc 的 PNG，将屋顶三角形的阴影排成一行，从而生成一个图像，该图像大致显示了街道相对于任何北向地图的方向。
制作PNG的原因是，以后可以在地图上叠加图像，并且可视化它比大致知道方向点更快，更容易。
现在带着我的SunCalc PNG回到谷歌地图，并开始在街道上寻找a）不太宽b）沿着与我的图像相同的方向行驶c）在Barrière de St Gilles地区及其周围。
使用了一个名为PiP的工具，可以在GitHub上下载该工具，它允许在任何打开的应用程序之上覆盖任何图像。
它非常方便，因为它还允许您调整不透明度（PiP是Mac的应用程序，但Windows选项也存在）。正如在下面的图片中看到的，虽然已经消除了大多数街道，但仍然有很多。
花了大约5分钟才找到我们正在寻找的街道，准备至少再寻找20-30分钟。随着前进，扩展搜索区域。SunCalc PNG的角度与街道并不完全对齐，但如上图所示，它非常接近。但是，该图像还显示了PNG从我的搜索中排除了多少条街道，以及我们关于街道多大的假设排除了所有主要道路。
最后，能够找到确切的街道和位置：50.8242838，4.3489451。如所见，有花哨的门，黑色的阳台和62号房子。
没有用于地理位置的模板，有时有多种方法，有时有更简单的方法。重要的是，如果没有在一小时内找到一些东西，会重新审视之前的一些假设或尝试不同的路线。也许本来可以找到待售公寓的清单。
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原文始发于微信公众号（情报分析师）：【实战技法】如何使用创造力和太阳计算器进行图像地理定位
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