使用太阳和阴影进行定位追踪的技巧:小提示

  • 从您的公寓楼窗户里看到的景色可能会导致任何人追踪您的位置

大多数做过照片和视频追踪定位的人都会知道一个叫SunCalc的工具,它可以对视频或图像进行时间定位。

但鲜为人知的是,阴影和太阳的位置也可以用于地理定位。

如果您还尚未了解这个工具,您只需要知道,SunCalc 可以让用户在任何给定的时间和日期,在任何给定的地点分析阴影和太阳的位置。通过选择一个日期并放大一个地点,比如马德里的太阳门广场,用户可以点击页面顶部的拖动太阳图标来查看某一时间的太阳位置。下面这张来自SunCalc的截图显示了2020年11月22日中午太阳门广场上空的太阳位置。此外,当用户选择任何物体的高度时,算法会显示出其影子的相应长度。

SunCalc工具的屏幕截图,显示了马德里的太阳门广场

作为地理定位的时间定位

但还有另一种经常被忽视的使用 SunCalc 的方法。该技术可以非常有效地缩小搜索区域,通过排除误报,并确定相机在某一帧中指向哪个方向。

来看看如何使用它。

下面的视频是由 Instagram 用户于2020年11月22日上传的。

它是作为一个 story 上传的,这意味着它在24小时后从这个人的个人资料中消失了。

这段视频有时间戳,清晰地显示了太阳和阴影。这是第一个提示。第二个提示是,用户是葡萄牙人。

换句话说,它很可能是在葡语国家拍摄的  — — 可能是巴西,可能是葡萄牙,也可能是非洲的一个葡语国家。虽然伴奏歌曲是由巴西歌手演唱的(Xand Avião的Surra de cama),但这个视频实际上是在葡萄牙拍摄的。

这一点是如何确定的?

视频的时间戳显示,该视频拍摄于UTC时间下午4:31。此外,当在Instagram上打开一个 story 时,观察者可以发现这个故事的上传时间(例如 “25分钟前”)。这两个时间戳都与葡萄牙的实际时间相符,也就是说,该视频也是在下午4点31分(UTC)左右上传的。然而,即使没有时间戳,普通观察者也能看出该视频是在傍晚时分拍摄的。

我们有理由认为这段视频是在里斯本拍摄的,因为里斯本是葡萄牙最大的大都会区。可以看到大海,因为视频看起来像是在一个中等规模的城市或者更大的城市拍摄的。

所有这些都可以用 SunCalc 来检查。在这种情况下,打开页面,选择2020年11月22日下午4点31分。这个链接可以打开 SunCalc,变量完全相同。

如上图所示,当时太阳即将落山,而且是在城市的西南方。在视频中,太阳就在拍摄者右侧的海面上。还可以清楚地看到,这段视频是在一条四车道的大道旁的公寓里拍摄的,大道中间有一排棕榈树,有一个停车场,还有一个拉长的环形交叉路口,似乎是最近才建成的。

基于该Instagram视频截图的全景图

(在这里看到如何用视频制作全景图以便于观察分析如何通过视频创建全景图以进行地理定位追踪和真伪验证:给公民调查人员的思考方式(1)》)

至此,我们知道,视频拍摄时间是下午4点31分,当时的太阳是在西南方向。因此可以断定,拍摄者是面朝南的,大道的方向大致是由东向西。我们还知道,大海或海湾就在拍摄地点的正南方。这样就可以整理出这幅粗略的草图:

如果大海或其他水域必须在南边,那么就排除了几个地方 — — 不仅是更远的内陆地区,而且也排除了里斯本大区在塔古斯河以南的任何地区。此外,鉴于这条大道不仅从东向西延伸,而且与海岸线平行,我们也可以排除塔古斯河口大部分位于里斯本东北部的地方。

这就把可能的地点缩小到里斯本中部正西的地方,沿着海岸线一直到卡斯卡伊斯。重要的是,在镜头中看不到塔古斯河口的另一边。这说明该视频是在塔古斯河与海洋交汇的更西边或大西洋沿岸拍摄的。

沿着海岸线从东到西搜索,寻找被一排棕榈树分割的宽阔大道,靠近一个拉长的环形路口,结果只有少量的潜在匹配。如果你使用谷歌地图或谷歌地球的预选卫星图像,你可能会完全错过拉长的环形路口,但即使如此,也很难错过奥埃拉什的共和国大道(Avenida da República) — — 有四条车道和一排棕榈树。在附近地区,没有其他类似的街道。

一个有用的快捷方式

如前所述,这种技术往往被人们忽视。不过,这是一个相当简单的技巧,一旦学会,可以节省大量时间。我总共只花了5到10分钟就找到了拍摄地点,开始时只是凭着一种直觉,觉得这个镜头可能是在葡萄牙 — — 更具体地说,是在里斯本拍摄的。如果没有一个大致的方向,即基本方向与一些地标(在这种情况下是海洋)的关系,研究人员可能会浪费大量的时间来检查误报,否则他们就可以立即使用排除法  — — 在这种情况下,排除里斯本南部或东北部的沿海地区。

希望对您的调查来说这是一个有用的提示。对所有人来说,也许这会让您在线发布视频或图片之前三思,从您的公寓楼窗户里看到的景色可能会导致任何人追踪您的位置。⚪️

Using the Sun and the Shadows for Geolocation

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