![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/c9c/745/db4/c9c745db42fbe71f5be38cc0c40f3e81.png)
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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/a23/b8b/334/a23b8b334f2784e2e149294787b12ff1.png)
Для того, чтобы пользоваться функционалом этого сервиса, а для нас необходимой функцией таймлапса, нужно зарегистрировать учётную запись(бесплатно) на Sentinel Hub.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/25d/404/8f9/25d4048f92c1527d13b6cf350b2865b9.png)
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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/a33/b7d/713/a33b7d71380b25b6b6b2948fa37971be.png)
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%
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/986/82f/5bd/98682f5bd8984d18e3ac1e7f45199818.png)
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!
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/e24/1c9/b24/e241c9b240ee6cdb68d2552840cacd13.gif)
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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/e14/b67/9c0/e14b679c05a91f0e99966338fc85b874.png)
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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/841/970/8c1/8419708c1117f0b12d36930111fe15a8.gif)
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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/678/8d3/6b9/6788d36b90299512c177d4b13e048a84.gif)
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).
![Использование этого скрипта визуально подсвечивает требуемые значения. Использование этого скрипта визуально подсвечивает требуемые значения.](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/cdc/e5a/63d/cdce5a63da06dcf84291d203fb6109c8.png)
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/edb/9f2/97f/edb9f297fe8a9433cf1db3b99fcf0af1.png)
Применение этого скрипта вместе с функцией таймлапса позволяет визуализировать область до возникновения пожаров, процесс горения и его последствия.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/449/80d/982/44980d9820999649d5eb11232eb79c9a.gif)
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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/6f6/c8e/3e9/6f6c8e3e96bd373cf2eccac0e10262f1.gif)
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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/833/c97/3fa/833c973fa7c4753e81f2b5f2e93cbf12.gif)
Для более детального анализа спутниковых изображений можно использовать дифференциацию по индексу влажности. Эта функция позволяет подсветить снимки по уровню влажности.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/9cd/e3a/dfa/9cde3adfaf5a8d372936bac0d8d7ab2d.gif)
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.
Ещё больше интересного контента из мира OSINT в Telegram-канале — @secur_researcher
SebastianP
Насколько я помню это не специально для вашего удобства "подсвечивание контрастное" реализовано.
Эти снимки в разных спектральных диапазонах нужны для определения поспевания(или например увядания) различных сельскохозяйственных культур. Т.е. если кукурузное поле приобрело новый оттенок, то пора снимать урожай (или, например, поливать больше там)
stein_osint Автор
Благодарю за уточнение