Как найти место по спутниковому снимку

Время на прочтение
3 мин

Количество просмотров 29K

Мы живем в такое время, когда снимок со спутника можно получить в один клик. В оптическом, в инфракрасном и в радиодиапазоне. А еще историю изменений в определенной координате за несколько лет.

Зеленый Кот нашел разбившуюся советскую исследовательскую станцию «Марс-3» по снимкам со спутника, тысячи экологов следят за лесами Амазонки и состоянием береговой линии, школьники делают учебные проекты по слежке за популяцией моржей, репортеры проводят расследования, освобождают рабов, мониторят лагеря беженцев.

Предлагаю вам подборку бесплатных ресурсов и проектов со спутниковыми данными, программами обработки этих данных и полезные статьи.

Sentinel Hub Playground

Юзер-френдли база снимков с Sentinel 2/Landsat. База пополняется каждые 5-10 дней новыми изображениями. Тут можно отслеживать различные переменные ГИС, например, NDVI или NDWO. EO Browser упрощает просмотр в режиме таймлапса. Разрешение — 10 м/пикс.

• Гайд: Использование интерактивных спутниковых карт для выявления изменений в инфраструктуре на примере Мьянмы, Нигерии и Южно-Китайского моря

Copernicus Open Access Hub

Сайт ESA c базой снимков с 6 спутников Copernicus Sentinel. Тут можно найти в открытом и свободном доступе данные с Sentinel-1, Sentinel-2, Sentinel-3 и Sentinel-5P. Есть API и можно создавать свои скрипты для поиска. Есть возможность синхронного доступа к самым последним снимкам и асинхронный доступ к исторической информации.

• Гайд как скачать бесплатные изображения
• Как обрабатывать спутниковые снимки с помощью Sen2Cor

EOSDIS Worldview

Интерактивный сервис от NASA с удобным интерфейсом. Позволяет любому желающему прямо в браузере следить за обстановкой на планете: следить за пожарами, пылевыми бурями, ураганами, тропическими циклонами, таянием льдов, извержением вулканов или просто любоваться ночными огоньками.

ESA Earth Online

Объединяет данные наблюдений за Землей Европейского космического агентства по таким темам, как температура, сельское хозяйство и ледяные щиты.

ESA SNAP

Программа дистанционного зондирования, созданная Европейским космическим агентством, которая позволяет выполнять различные улучшения и манипуляции с данными дистанционного зондирования. Позволяет просматривать гигапиксельные изображения, работать со слоями, визуализировать статистику и строить графики.

Google Earth Engine

Спутниковые снимки и аналитическая база в открытом доступе. Доступны практически любые спутниковые снимки, собранные NASA, NOAA, USGS и т. д. Изображения среднего и грубого разрешения по сравнению с коммерческие изображениями высокого разрешения. Есть кривая обучения с Javascript.

• Гайд на Хабре: Earth Engine от Google — уникальная платформа для анализа больших геоданных

GeoVisual Search

Поисковая система, которая позволяет пользователям визуально запрашивать изображения для похожих географических объектов. Платформа Descartes Labs основана на спутниковых снимках Landsat, Национальной программы сельскохозяйственных изображений (NAIP) и PlanetScope.

• Гайд: Searching the World Wide World

HERE WeGo

Более свежие чем у Google спутниковые снимки из таких мест, как Афганистан и Иран.

Radiant Earth

Некоммерческая группа, которая помогает глобальному сообществу разработчиков находить, исследовать и анализировать архивы спутников, дронов и аэрофотоснимков. Radiant Earth работает, в частности, с Code of Africa.

Публикуют много полезных материалов, делают обучающие курсы, проводят соревнования для дата-аналитиков.

• Observing the Earth, Fueling Global Development Solutions
• Detecting Agricultural Croplands from Sentinel-2 Satellite Imagery

Soar.earth

Soar.Earth был создан, потому что миру нужна масштабируемая, коллективная и подотчетная база знаний всех его карт и изображений. Наша миссия — создать крупнейший в мире цифровой атлас, основанный на картах и изображениях от отдельных лиц, организаций и сообществ.

Полезные статьи

• Ресурсы для поиска и использования спутниковых изображений
• Как спутниковые снимки стали незаменимым — и легкодоступным — инструментом журналистики
• Как обрабатывать спутниковые снимки с помощью Sen2Cor
• Radar Interference Tracker — инструмент OSINT для обнаружения действующих радаров
• Что могут рассмотреть спутники-шпионы
• Современный фонд космических снимков и возможности их применения (Сканекс)
• Starting Satellite Investigations
• Making Sense of Satellite Data, An Open Source Workflow: Accessing Data
• High-Resolution Satellite Imagery Ordering and Analysis Handbook
• Satellite Imagery As A Reporting Tool
• Observing the Earth, Fueling Global Development Solutions
• Satellite imagery for journalism: Why a picture is worth a thousand words
• Satellite journalism — the big picture
• Kruger’s contested borderlands
• Сбор геопространственных данных веб-скрейпингом

Определение местоположение по спутниковому снимку.

Определение локации по фото подразумевает использование разных методов: проверка совпадений объектов через поиск по картинкам, анализ метаданных для определения GPS, более углубленное изучение снимка, подразумевающее ручной ресерч (проверку информации в сети) и обращение к нестандартным сайтам. Обо всем этом я написал максимально детально ниже, уделив внимание как самым простым способам для обычных пользователей, так и изощренным — для энтузиастов.

Важно отметить, что при использовании всех описанных ниже сервисов локацию, скорее всего, придется дополнительно проверить вручную. Для этого лучше обратиться к картам со спутника в высоком разрешении. Они поддерживают просмотр снимков с ландшафтов или прогулки по улицам, что как раз и станет отличным средством проверки места.

Использование поисковых систем

Все вы наверняка знаете, что в поисковых системах можно осуществлять поиск по изображению. Это позволяет найти похожие снимки или даже одинаковые, а также получить связанную информацию. Поисковики постоянно развиваются, поэтому сейчас можно даже просто выбрать один из объектов на картинке, чтобы получить сведения именно о нем. Это позволит найти конкретное здание, инфраструктурный объект или памятник на фото, чтобы определить место, где находится это сооружение. Давайте рассмотрим с вами самые популярные варианты того, как поиск по картинке поможет отыскать место.

Google Картинки и Объектив

Онлайн-сервис Google Картинки сейчас объединен с Объективом — похожим по функциональности инструментом от данной компании, который призван распознавать объекты на фотографии и показывать информацию о них. Сначала предлагаю разобраться с самим поиском по картинкам и понять, как он поможет отыскать конкретное место на изображении. За пример будет взято одно из архитектурных сооружений города Москвы.

1. Откройте главную страницу поисковика по картинкам и нажмите кнопку с изображением камеры, чтобы выбрать соответствующий режим.
2. Перетащите файл в выделенную область или нажмите по «Загрузите файл», чтобы отыскать изображение, место на котором вы хотите найти, на компьютере.
3. Через несколько секунд страница обновится и вы увидите информацию, которую удалось узнать об объектах на данном снимке. Лучше всего распознаются здания и архитектурные объекты, поскольку похожих снимков в открытом доступе будет полно.
4. Ниже на этой же странице вы увидите перечень с визуальными совпадениями. По этим ссылкам можно переходить на сайты, где, скорее всего, будет какая-то информация о месте на снимке или конкретном объекте. Соответственно, если вы узнаете название сооружения или улицу, ее без проблем далее можно будет отыскать на карте и узнать геолокацию.
5. Дополнительно Google Картинки предлагают уменьшить область поиска, используя для этого выделение слева. Если какой-то объект в этой области будет распознан, возле него появится точка. Нажатие по ней переведет вас на страницу с результатами. Используйте такой метод, если нужно распознать конкретный объект, растение или местность.

Отдельно стоит рассмотреть вариант для обладателей мобильных устройств. Конечно, вы точно так же можете использовать поисковик, но гораздо удобнее будет обратиться к Объективу для телефона, который сейчас встроен в Google Фото. Его также можно скачать c App Store как отдельное приложение для iOS, если это понадобится.

1. Откройте Google Фото и выберите фотографию для анализа.
2. В окне просмотра обратите внимание на нижнюю панель, где нажмите кнопку «Объектив».
3. Выполнится точно такой же поиск по картинкам, о котором уже было рассказано в предыдущей инструкции. Здесь точно так же можно изменить область поиска и выбрать найденные объекты для получения подробной информации.

Яндекс.Картинки

Стоит понимать, что базы данных в разных поисковиках отличаются, поскольку на их серверы пользователи и создатели сайтов выгружают разную информацию. Поэтому вы всегда можете обратиться к другому сервису, если при помощи Google не удалось найти место по фото. Одним из лучших вариантов можно считать Яндекс.Картинки, поскольку нейронные сети этой компании отлично развиты и часто подбирают подходящие совпадения.

1. Принцип поиска места по фото практически ничем не отличается. На странице сайта нажмите кнопку с камерой и загрузите исходное изображение.
2. Найденные объекты будут подсвечены точками, а также иметь описание. Нажмите по подходящему, чтобы получить больше информации. Именно изучение объектов, растительности и местности позволяет точно определить местоположение на фото.
3. После загрузки результатов вы увидите предположение о месте или объекте, а также больше похожих снимков. Используйте информацию для проверки и получения дополнительных сведений, чтобы определить локацию с точностью до метра.

В завершение этого метода отмечу, что такой же метод реализуем и с помощью поисковика Bing. Он тоже содержит свою базу данных с изображениями, а также сейчас происходит переход на искусственный интеллект. Это позволит еще более точно поисковику отвечать на запросы пользователя. На сайте вы точно так же выбираете изображение и подтверждаете поиск объектов.

Использование метода поиска места на изображении по метаданным — оптимальный вариант в тех случаях, когда вы хотите упростить задачу и понадеяться на то, что вся нужная информация будет собрана автоматически. Метаданные — сведения о снимке, к которым относится время съемки, устройство, разрешение кадра, его размер и прочая информация. Место может быть прикреплено к метаданным только в том случае, если снимок сделан на смартфон или камеру с поддержкой GPS и активной функцией геолокации.

WhereIsThePicture

Предлагаю начать с онлайн-сервиса под названием WhereIsThePicture. Его преимущество заключается в том, что вам не придется самостоятельно анализировать метаданные изображения и получать GPS-координаты. Сайт интегрирован с картой и сразу покажет место на фото, если такая информация сохранена.

1. На главной странице нажмите кнопку «Upload & Locate Your Picture», после чего выберите и добавьте снимок.
2. Дождитесь завершения загрузки и ознакомьтесь с результатом. Переключайтесь между тремя разными типами карт, чтобы обнаружить точное место, которое указано на снимке.
3. Отмечу, что WhereIsThePicture поддерживает просмотр улиц в режиме «Спутник». Вам нужно просто взять человека и перетащить его на одну из подсвеченных дорог, чтобы он туда переместился.

Imgonline

Я взял в пример Imgonline как отличное средство для получения метаданных снимка. Конечно, многие советуют разные программы для компьютера, но какой смысл их устанавливать, если все можно сделать онлайн. Так вот Imgonline сразу после загрузки снимка предоставит всю информацию, включая GPS-координаты, если они записаны. Данные можно будет использовать для поиска места по долготе и широте.

1. Откройте необходимую страницу сайта, загрузите снимок и нажмите «ОК», чтобы подтвердить начало обработки.
2. Обратите внимание на пункты «Широта», «Долгота» и «GPS-координаты». Именно эти сведения и понадобятся, чтобы найти место на фото.
3. Далее нужно открыть карту или специальный сайт, который поддерживает поиск по координатам. Без какого-либо конвертирования и дополнительного редактирования исходных данных поиск отлично работает на сайте Geotree, поэтому его я выбрал в качестве примера. Вставьте широту и долготу, заранее скопированные из предыдущего сайта.
4. Выполните поиск, запомните строение и номер улицы или конкретную местность. Далее можете открыть любую удобную для себя карту и в деталях изучить локацию.

Базовые OSINT-инструменты

Можно было бы продолжить предыдущие разделы статьи, добавив в них еще несколько одинаковых приложений и карт, которые вряд ли вам помогут, если и при помощи предложенных не удалось определить место по фото. Вместо этого я предлагаю ознакомиться с базовой информацией об OSINT в плане определения места съемки.

OSINT — разведка по открытым источникам. Методы этой технологии используются как обычными юзерами, так и продвинутыми аналитиками и сотрудниками отделов кибербезопасности. Существует много направлений OSINT: проверка достоверности информации, изучение статей, анализ социальных сетей, но в рамках этого материала я покажу только несколько полезных онлайн-сервисов, которые нужны при определении места съемки или времени, когда снимок был сделан.

Geoestimation

Первый сайт называется Geoestimation и предоставляет доступ к одноименному инструменту в его демоверсии без скачивания на компьютер. Ее вполне достаточно для анализа ваших снимков. Суть работы сайта заключается в анализе ландшафта снимка нейронной сетью. Лучше всего определяются кадры с горами, холмами или общими кадрами природы, где отчетливо видно реки, лесные массивы и прочие объекты, к которым можно привязаться. Вы загружаете снимок на сайт, а он анализирует известные точки со спутниковых снимков, которые могут совпадать с ландшафтом, за счет чего и происходит детект локации. Русский язык отсутствует, поэтому для наглядности рекомендую ознакомиться с инструкцией.

1. Откройте сайт по ссылке выше, перейдите на вкладку «Upload», подтвердите соглашение, поставив галочку, и загрузите свой снимок.
2. Дождитесь его загрузки и нажмите по «Guess Location», когда эта кнопка станет красной.
3. Через несколько секунд вы получите информацию о том, какие объекты удалось идентифицировать. Красным помечены те совпадения, которые нейронная сеть считает наиболее актуальными. Приближайте карту, узнавайте точное место и используйте любой другой удобный сервис спутниковых снимков или по просмотру улиц, чтобы убедиться в правильности определенной локации.

При использовании Geoestimation в идеале нужно иметь несколько похожих снимков, которые явно сняты в одном и том же месте для определения локации. Их загружайте по очереди и проверяйте, в каких точках сайт найдет совпадения. Далее вам остается только самостоятельно открыть, допустим, те же карты от Google или Google Землю, найти спутниковые снимки с поддержкой ландшафта либо перейти в просмотр улиц для поиска того самого места.

Sentinel Playground

Sentinel Playground — архив спутниковых снимков с регулярными, практически ежедневными обновлениями. Его можно использовать для определения места на фото по косвенным признакам. Допустим, у вас есть снимок, на котором отчетливо виден пожар или подтопление местности. Вы примерно знаете, в каком регионе это было или даже имеете информацию о городе, но точный адрес неизвестен. В таких случаях при помощи архива можно найти спутниковые кадры, где происшествие было бы отчетливо видно. Лучше всего это работает с пожарами. Я детально разберу один пример и покажу, на какие кнопки стоит жать, поскольку сайт не поддерживает русский язык.

1. Выберите режим просмотра «Natural color» на левой панели, затем сразу переключите на текущую или необходимую дату, что зависит от времени создания самого снимка.
2. Найдите приблизительный регион на карте через поиск или своими руками. В блоке с цифрой 2 на следующем изображении внизу вы видите черные клубы дыма, а также небольшие его фрагменты, поднимающиеся к небу. Примерно так выглядят небольшие пожары в зданиях, соответственно, горящие леса, поля или заводы будет видно еще лучше.
3. Переключайтесь между датами, чтобы найти как раз тот промежуток времени, когда пожар будет видно. Определите место при помощи данной карты (при изменении масштаба названия улиц и городов всегда видно). Далее перейдите к просмотру любой другой карты, чтобы прогуляться по улицам или найти другие снимки. Убедитесь в том, что вам удалось установить правильное место съемки.

Mapchannels

Инструментарий Mapchannels напрямую не предназначен для поиска мест по фотографиям, но сайт значительно упрощает процесс анализа карт, поэтому я просто обязан упомянуть о нем, чтобы вы всегда могли обратиться к такому полезному ресурсу. Суть Mapchannels заключается в том, что сайт объединяет просмотр улиц, вид со спутника и стандартную карту Google. При перемещении по одному из режимов просмотра автоматически происходит перемещение и на всех остальных картах, что позволяет всегда видеть одну и ту же точку с получением разной информации.

1. На главной странице Mapchannels вы найдете несколько популярных режимов просмотра, при помощи которых можно анализировать улицы и дороги. Если хотите, изучите все эти инструменты, возможно, какой-то окажется подходящим. Однако в данном случае выберите вариант «Dual Maps».
2. После загрузки карты убедитесь в том, что все три режима активированы, а показ информации в каждом из них включите по своему усмотрению.
3. На следующем скриншоте вы наглядно видите то, как реализован просмотр локации через Mapchannels. Теперь вы можете использовать уже найденную информацию по поиску локации, перемещаться по карте и искать нужное место, ведь делать это стало гораздо легче.

Pl@ntNet!

В конце хочу показать еще один интересный инструмент с названием Pl@ntNet!. Он определяет растительность на снимках, а также выводит основную информацию о ней. Известно, что все растения могут произрастать только в конкретной местности, поэтому данный сайт вполне можно использовать при OSINT, если на нужном снимке есть деревья, цветы или сорняк, при помощи которых вполне вероятно определить приблизительное или даже максимально точное место съемки.

1. Откройте идентификатор и загрузите фотографию для анализа.
2. Найденные растения и процент их присутствия на кадре вы увидите в отдельном списке. Нажмите по названию, чтобы посмотреть более детальную информацию.
3. Время жизни, популяция, семейство и другие сведения о растении сейчас нас не особо интересуют, поэтому опуститесь к карте. На ней вы видите точки, где замечено выбранное растение. Отчетливо видно, что произрастает оно на конкретной широте. Далее вам нужно использовать другие вспомогательные инструменты или собственные знания, чтобы определить точное место.

Я не смогу детально рассказать все о растениях и деревьях, поскольку размер информации с подсказами потянет на целый учебник. Однако дам вам направление, в котором нужно двигаться, если эта тема вас заинтересовала:

• Деревья растут только на определенной высоте от уровня моря. Графики, таблицы и текстовые описания характеристик есть в открытом доступе, нужно только задать правильный запрос в Google. Если на фото отчетливо видно цепь деревьев на определенной высоте, ее вполне можно определить по уровню и найти холм или горы на спутниковых снимках.
• На определенной местности ветер преимущественно дует в одну сторону, что заставляет деревья при росте наклоняться в его сторону. Если вы видите такие наклоненные деревья, можно открыть карту ветров, просмотреть архивы и попытаться определить локацию.
• Если вы нашли растение и его примерную зону распространения, продолжайте анализировать снимок на наличие гор, холмов, морей и рек. Обратитесь к предыдущим сайтам, чтобы по ландшафту попытаться определить примерную локацию. Сопоставляйте разные факторы локации и определяйте ее максимально точно.

***

В этой статье я постарался предоставить не только общеизвестную информацию о самых простых методах обнаружения локации на снимке, но и вкратце рассказал о более глубоком анализе, который может подойти действительно заинтересованным пользователям. Конечно, придется потратить довольно много времени и разобраться со всеми ресурсами, поэтому делайте это только в том случае, если действительно нацелены на результат или заинтересованы в обучении техник OSINT. Обычным же юзерам вполне достаточно предложенных сайтов из первых разделов материала.

Обложка: Whereisthepicture

Найти каждый стог сена

Визуальный поиск — попытка найти похожие вещи в неком наборе изображений. Пример такого поиска —Фейсбук автоматически идентифицирует, кто на фото. Вы не выглядите одинаково на каждом изображении, но есть некие похожие элементы, которые позволяют вас идентифицировать.

И чем дальше, тем более совершенной становится технология распознавания.

В прошлом году университет Карнеги-Меллона применил принципы визуального поиска к семи городам по всему миру в демо-проекте Terrapattern. Команда DescartesLabs была вдохновлена результатами их работы и подумала: а что, если сделать аналогичный проект для всего мира?

Сейчас на их карте искать можно в США (National Agriculture Imagery Program — NAIP) или по всему миру (Landsat 8).

Главной проблемой разработчиков было научить GeoVisual Search понимать, что значит “похожий” объект. Человеческий мозг по-настоящему хорош в этом, принципы его работы и взяли за основу. Построили нейронную сеть, обучили её распознавать сотни особенностей, черт— тени, цвета, грани. Чем больше похожих черт у исходного объекта и похожего, тем выше он находится в списке выдачи. Порой система ошибается, порой поражает.

Второй проблемой разработчиков была скорость выдачи результатов. Нужно было сделать так, чтобы за несколько секунд пользователь получал список, причём такой, в котором изображения были бы ранжированы по степени схожести. Это получилось.

Пока GeoVisual Search — только демо. Но разработчики заявляют, что намерены научить систему не только находить любые объекты на карте, но и отслеживать изменения во времени.

Например, хотите вы лучше понять, как обстоят дела с возобновляемыми источниками энергии в мире. С помощью сервиса вы сможете увидеть на карте каждый ветряк и каждую солнечную панель-батарею. А ещё сможете (в будущем, вероятно) посмотреть, как их число изменялось за последние десять лет. Принципы, лежащие в основе GeoVisual Search, позволят сделать такой анализ.

Как это работает: пример

Выбираем Landsat 8 и ставим галочку напротив “показывать обозначения и границы” (так удобней, потому что поиска по локациям или координатам у сервиса нет).

Выбираем на карте интересующий объект и кликаем по нему.

Слева видим список объектов, наиболее похожих на “наш”. В верху списка должны быть объекты, имеющие максимальное число совпадающих характеристик.

Кликнув по любому фото, видим место на карте, где расположен похожий объект.

Поиск места где искать металлоискателем старину может быть интересным процессом. Вам придется внимательно изучать спутниковые карты и просматривать места в районе, куда вы хотите отправиться, выдумывать свои гипотезы что это и почему оно там. И в этой статье речь пойдет не о поиске распаханного поля или урочища которое отмечено на карте, речь о поиске в лесах. Это не так сложно как может показаться. Сложней будет добраться до места которое вы хотите проверить.

И так, перед вами фотография со спутника места, где есть лес и протекает река. На краю реки хорошо видно два пятна. Эти пятна имею заметную квадратную форму с четкими границами, а, внутри квадратов, растет растительность. Именно такие места больше потянут на место, где стояли дома или дом.

Рядом с этими квадратными пятнами полосы — это вспашка. Раньше возможно тут было поле на котором что–то растили. Такие места очень хорошо видны со спутника Яндекс, Google. Так–же, удобно использовать ресурс wikimapia.

С двух сторон есть защита в виде двух оврагов в которых протекают речки. В разгар лета, скорей всего там не большие ручьи, которые легко можно пройти пешком. Место удаленное от жилых пунктов, значит труднодоступное.

Конечно–же не всем подойдет такой вид коп. Многие хотят выйти в поле, где нет под ногами завалов из деревьев, нет веток тыкающие в глаза, нет диких зверей вроде медведей — но это все классика. И собирать зеленые монетки и погнутую металлопластику становится скучно. Поэтому, тем у кого есть не только желание, смелость, силы и возможности, стоит рискнуть и выбрать свою полянку в лесу, куда–бы вы отправились в разведку.

Иногда, подобные места могут находиться ближе чем вы думаете. Проверьте местные лесочки рядом со своей деревней, домом или городом.