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ピクセルから場所を特定する

屋外で撮影された写真には、撮影場所を特定するのに十分な情報が含まれています。制約となるのは画像ではなく、あなたの忍耐力と参照知識です。

初心者が陥りがちな間違いは、手がかりを整理する前に検索することです。山を見て、検索ボックスに「2つの峰がある山」と入力しても、何も見つかりません。正しい方法は逆です。まずあらゆる手がかりを洗い出し、それぞれが地球上のどれだけの範囲を絞り込めるかで順位を付けてから、検索を始めます。目を引いたものと、国を特定する手がかりは、たいてい別のものだからです。

検索する前に手がかりに優先順位を付ける

次のリストを上から順に確認してください。各行が絞り込める範囲は、その下の行よりはるかに広いため、1行目の手がかり1つは6行目の手がかり20個分に相当します。

Tier	手がかり	そこから分かること
1	読み取れる固有名詞 — 店名、通りの名前、自治体のロゴ、学校名	すぐに場所を特定できることもよくあります。店名と国名が分かれば、調査ではなく地図検索で済みます。
1	看板や車両に記載された電話番号	国、そして多くの場合は市まで分かります。市外局番と桁の区切り方が手がかりになります。
1	言語と文字体系、次に綴り	文字体系から言語の系統を絞り込み、特定の発音区別符号、字形、綴りの規則から国、場合によっては地域まで絞り込めます。
2	ナンバープレートの形式 — 形、色、帯、文字の配置	国、場合によっては発行地域まで分かります。遠くからでも見え、圧縮されても判別できます。
2	左側通行か右側通行か	世界をおおよそ3分の1と3分の2に分けられます。走行中の車だけでなく、駐車中の車のハンドル位置からも判断できます。
2	道路標示 — 中央線の色、破線の間隔、路肩の線	中央線が黄色か白かだけでも、世界の大部分を絞り込めます。
3	電柱の構造と碍子の形状	地域ごとの慣習が保たれやすく、変更もめったにありません。写真内で特に信頼性の高い手がかりの1つです。
3	ボラード、ガードレール、縁石の塗装、矢印標識	国ごとに標準化されており、国ごとの違いがはっきりしています。
3	信号機の取り付け方、レンズの配置、背板	頭上式か支柱側か、横型か縦型か、レンズの数など、いずれも国ごとの慣習を示します。
4	看板の書体と道路標識の規格	その国が採用している標識規格と、そこで使われる固有の文字体系が分かります。
4	衛星アンテナの仰角と方位角	緯度を絞り込めます。また、軌道位置からサービス提供地域も分かります。
5	建築様式、屋根材、窓やバルコニーの慣習、屋上のタンクやヒーター	地域と気候帯が分かります。
5	植生とバイオーム	緯度帯、気候、半球が分かります。ただし、観賞用植物は世界中にあるため注意してください。
6	地形と地平線の輪郭	候補地域が分かってからでなければ、あまり役に立ちません。その段階では決定的な手がかりになります。

手がかりの違いと、それぞれが示すものについては、こちらをご覧ください。 reference/regional-indicators.md。

方法

1. 手掛かりを洗い出します。 何かを検索する前に、画像内にある手掛かりをすべて番号付きリストに書き出します。雪がない、ヤシの木がない、頭上に電線がないといった否定的な手掛かりも含めます。否定的な手掛かりも、肯定的な手掛かりと同じように地域を絞り込めます。看板、車両、支柱を一つずつ拡大して確認します。露出不足や小さなディテールを読み取るには、find-the-original-image の前処理レシピを実行します。
2. 国を特定します。 ティア1とティア2の手掛かりを組み合わせ、一致するまで絞り込みます。キリル文字の看板と右ハンドル車のように、手掛かりが食い違う場合、その矛盾自体が発見です。輸入車市場、国境地域、または合成画像の可能性があります。
3. テキストを正しく読み取ります。 まず書き起こし、次に翻訳し、最後に現地の言語で書き起こしたテキストをそのまま検索します。翻訳文を検索すると、一致する情報を見つけられなくなります。文字体系に馴染みがない場合は、文字を判読する前に文字体系を特定します。グルジア文字、アルメニア文字、アムハラ文字、クメール文字、タイ文字、ラオ文字、シンハラ文字は、推測で判定しようとする人によって互いに取り違えられることがよくあります。
4. 地域を絞り込みます。 名前のある事業者は、検索範囲を国に限定して地図で検索します。チェーン店は逆に活用できます。3つの州でしか営業していないチェーンなら、国内のそれ以外の地域を除外できます。
5. 場所ではなく地形・構造を地図で検索します。 固有名詞はなくても、水塔、踏切、サッカー場といった構造物の組み合わせが分かっている場合は、地図を見回すのではなく、Overpassを使ってOpenStreetMapの地物を直接検索します。多くの人が省略し、最もよく成果が出るのがこの手順です。

[out:json][timeout:90];
area["ISO3166-1"="RO"]->.a;
nwr["man_made"="water_tower"](area.a)->.t;
foreach.t -> .w (
  nwr(around.w:400)["leisure"="pitch"]["sport"="soccer"];
  out center;
);

6. 画像で確認します。 候補を衛星画像・航空画像とストリートレベルの情報源の両方と照合します。建物の平面形状、屋根の色、窓の数と間隔、縁石のライン、木の位置、フェンスの正確な配置など、不変の特徴を比較します。駐車中の車、日よけ、看板、葉の茂り具合など、変化するものを照合基準にしないでください。
7. 撮影時期を特定します。 太陽の位置から時刻と日付の範囲を推定し、植生から季節を推定し、天気のアーカイブで裏付けます。手順はreference/chronolocation.mdを参照してください。
8. 確度を評価します。 独立した3つの特徴が一致したら完了です。一致しなければ、ここで止めます。

画像ソースとそれぞれの得意分野

ソース	使用する場面
Google Earth (desktop)	衛星画像を扱う際の標準です。デスクトップクライアントをブラウザー版より使う理由は、過去の画像を表示するタイムラインです。建設、解体、土工の時期を特定できます。
Google Street View	対応地域では、ストリートレベルの画像を確認する際の標準です。タイムマシン機能を使うと、同じ地点を撮影した日時付きの画像を表示できます。
Yandex Maps and Panoramas	ロシア、ベラルーシ、カザフスタン、中央アジア、コーカサス、トルコで使用します。これらの地域では、パノラマのカバー範囲と衛星画像の詳細度がGoogleを上回ることが多く、Yandexの画像が別の日付のものである場合もあり、それ自体が役立ちます。
Mapillary	クラウドソーシングによるストリートレベルの画像です。ストリートビューの車が走行していない道路、トラック、国もカバーしています。農村部やアフリカ、南アジア、バルカン半島の多くでは、ストリートレベル画像を確認できる唯一のソースであることも少なくありません。
KartaView	投稿者の分布が異なる、2つ目のクラウドソーシングによるストリートレベル画像セットです。Mapillaryに画像がない場合に確認します。
Bing Maps aerial and Streetside	撮影日が異なり、より良い角度から見られることもあります。斜めからの画像は建物の高さを確認するのに役立ちます。
Apple Maps	主要都市のLook Aroundカバー範囲と高品質な3D画像を確認できます。
Esri World Imagery, with its Wayback archive	バージョン管理された過去のベースマップ画像です。Googleの過去画像が少ない場合に、独立したもう1つの過去画像タイムラインとして使えます。
Copernicus/Sentinel browsers	Sentinel-2の光学画像を10メートル解像度で確認でき、数日単位で再観測されます。建物を見るには粗すぎますが、変化の時期を特定するのに最適です。たとえば、火災跡、洪水、新しい未舗装道路、貯水池の水没などです。
Landsat archive (USGS)	解像度は30メートルですが、数十年にわたる記録があります。「この採石場はいつできたのか」を調べるのに適しています。
NASA FIRMS	タイムスタンプ付きの熱異常検知情報です。火災、フレア、大規模な爆発の発生時期を数時間の精度で特定できます。
Declassified historical imagery via USGS EarthExplorer	非常に古い事柄を調べるための、衛星画像が商用利用される以前の画像です。
National and municipal orthophoto portals	多くの場合、世界規模のプロバイダーよりはるかに高解像度で、撮影日も分かります。その国の地籍機関または測量機関が提供するビューアーを検索してください。
OpenStreetMap plus Overpass	地図を閲覧する代わりに、地物の種類で検索できます。また、多くの小道、送電線、小規模な構造物を確認できる唯一のソースでもあります。
Panorama generators from elevation models	標高モデルから、指定した座標と方位で見える地平線を合成します。尾根の照合に使います。

この手法がうまくいかない場合

• この手法における失敗の原因は、確証バイアスです。 それらしい建物を見つけると、違いを説明して正当化し始めてしまいます。調べる前に、反証の基準を設定してください。「左側の電柱が道路の反対側にあるなら、この候補は除外する」といった基準です。そして、必ずその基準に従ってください。
• 画像は古く、異なる時点のものを比較しています。 建物が見当たらないのは取り壊されたからかもしれません。現在ある建物は、写真が撮影された後に建てられたものかもしれません。候補を除外する前に、画像の撮影日と過去の変遷を確認してください。
• 観賞用や外来の植物は、常に誤解を招きます。 ユーカリは5大陸で育ちます。ヤシは本来の生息域から遠く離れた場所にも植えられています。植物が手掛かりの第5段階に位置するのには理由があります。裏付けにはなりますが、決め手にはなりません。
• 世界的なブランドやフランチャイズの看板からわかるのは、企業がどこで営業しているかくらいです。 どこにでもあるファストフードのロゴは手掛かりになりません。同じ看板にある現地語のサブブランド名や電話番号が手掛かりになります。
• 圧縮によって、存在しない細部が作り出されます。 JPEGのアーティファクトを「読んだ」テキストは、実際には存在しないことがよくあります。拡大して初めてナンバープレートや看板が読めるようになったなら、それは読み取り結果ではなく仮説です。元のピクセルに戻って確認してください。
• 反射や鏡は、すべてを左右反転させます。 店の窓に映った文字や、鏡に向けて撮影した風景は反転します。反転された状態で再投稿された画像も同様です。走行車線と文字の向きが一致しない場合は、国を疑う前に画像の反転を疑ってください。
• 写真が必ずしも一つの場所で撮影されたとは限りません。 複数の画像を合成したものもあり、動画が複数の場所で撮影された映像から編集されていることもあります。1フレームの位置を特定しても、動画全体の位置を特定したことにはなりません。フレームごとに個別に検証し、疑わしい場合は is-this-photo-real に引き継いでください。
• 国境地帯や飛び地では、単一の手掛かりに頼る方法は通用しません。 国境から数キロ以内の場所や、統治が係争中または移行期にある地域では、看板、ナンバープレート、通貨、インフラが入り交じっています。
• 主張によって、見えるものが変わります。 写真が特定の都市のものだと聞かされると、その都市だと思い込んでしまいます。キャプションを読む前に情報を洗い出すようにし、それができない場合は、キャプションが別の場所を示しているかのように調査してください。
• 望遠レンズは遠近を圧縮し、広角レンズは遠近を引き伸ばします。 手前の被写体と遠くの山との見かけ上の距離は、焦点距離によって変わります。それを考慮せずに、「丘がどれほど近いか」を判断しないでください。

確信度の評価

• 場所を確認済み — 少なくとも3つの互いに独立した、変化しにくい特徴が参照画像と一致する具体的な座標。たとえば、建物の平面形状、電柱の位置と本数、地形の輪郭などです。重要なのは、それぞれが独立していることです。同じ看板を写した写真が3枚あっても、特徴は1つであり、3つではありません。カメラの位置と向きを再現でき、半径をメートル単位で示せる必要があります。
• 場所の可能性が高い — 該当する地域は正しく、具体的な場所も妥当である状態です。独立した特徴が2つ一致するか、3つ一致していても、そのうち1つの参照情報が撮影日不明または低解像度です。座標ではなく、地名と半径で示してください。
• 地域まで特定 — 第1段階および第2段階の手掛かりから国または州・県を特定できているものの、具体的な場所とは照合できていない状態です。これは十分に妥当な結果であり、案件によってはそれだけで十分です。地点ではなく、「この州・県のどこか」と述べてください。
• 未確認 — それらしく見える候補ではあるものの、変化しやすい特徴、1つだけ一致する要素、または自分自身の類似しているという印象に基づいている状態です。
• 除外済み — 主張されている場所が違うと、根拠をもって判断できる状態です。本当の場所を見つけるよりも簡単で、価値のある場合もよくあります。反証に必要なのは、走行車線のような、確実な矛盾が1つだけです。

座標を示す場合は、必ず半径も併記してください。小数点以下6桁の座標だけを示すと、実際にはない1メートル未満の精度があるように受け取られます。

実例

ある画像が「国A」にある燃料貯蔵所への攻撃を捉えたものとして出回っています。メタデータはありません。

目録：中央線は白、右側通行、コンクリート製の電柱には水平の腕木が1本あり、ずんぐりした茶色の碍子が付いています。警告標識にはラテン文字と、国Aの言語にはないダイアクリティカルマークが見られます。店の看板は一部が判読でき、低くまばらな植生、落葉樹、日陰の地面にだけ残る雪、左側の地平線に山稜があります。

ダイアクリティカルマークだけで主張と矛盾します。それが重要な調査結果です。文字体系と正書法から、隣接する2か国に絞り込めます。電柱と碍子の様式は、そのうちの1か国と一致します。

店の看板はOCRで断片を読み取れます。その断片を事業者名として検索すると、ある州に店舗を展開するチェーンが見つかります。その州内の燃料貯蔵所を対象にOverpassで検索すると、候補が11か所見つかります。

最初の候補地は衛星画像で正しそうに見えます。同じ数のタンクがあります。しかし、反証テストで除外できました。アクセス道路が反対側から来ており、山稜はカメラの背後にあるはずです。行き止まりですが、安価に検証できたという意味で良い行き止まりでした。

4番目の候補地は、タンクの配置、周囲のフェンスの角、そしてその視点から標高データを使って生成した山稜の形状が一致します。近くの道路から撮影された、一般公開のストリートレベル画像にも同じ電柱の列が写っています。

撮影時期の推定：フェンスの支柱から影の方位角と影の長さの比を求めると、午前中頃で、太陽高度は2つの日付帯に合致します。日陰にだけ残る雪と落葉樹の組み合わせから、初秋ではなく晩冬の時期と判断できます。最寄りの観測所の気象記録では、数日前に降水があり、その朝は晴れていたことが確認でき、状況と一致します。

結果：場所は確認済みで、半径100 mの範囲内です。国Aではなく国Bにあります。日付は2週間の期間内である可能性が高いです。時刻は現地時間の午前中頃である可能性が高いです。

次の手順

得られた情報	送信先
座標と半径	where-was-this-taken、write-the-intel-brief
事業者名、チェーン名、自治体	x-ray-a-company、who-really-owns-it
看板から得られた電話番号	whose-number-is-this
看板や車両に記載された企業ウェブサイト	who-owns-this-domain、recon-a-domain-passively
写っている、またはクレジットに記載された人物	find-anyone
合成または生成された場面の疑い	is-this-photo-real
場面の日付を特定するために、より古いコピーが必要	find-the-original-image、read-deleted-pages
画面内で識別できる航空機または船舶	track-planes-and-ships
複数の場所を相互に関連付ける必要がある	graph-the-network

法的・倫理的な注意事項

一般公開されている画像や地図データの閲覧は受動的な行為であり、合法です。ただし、実際に2つの限界があります。1つ目は、個人が自ら投稿した写真から、その人の自宅、学校、または日常的な行動パターンを特定することは、ストーキングの中核的な手法だということです。この手法が印象的だからといって、結果が正当化されるわけではありません。行方不明者の捜索、許可を得た調査、脅威評価、または本人に自身の情報露出を知らせる目的でのみ行い、それ以外の目的では行わないでください。玄関先まで特定できる座標ではなく、丸めた位置情報や地域を公開してください。2つ目は、紛争に関する調査では、正確な位置を公開すると、画面内の人々を危険にさらしたり、標的にしたりするおそれがあることです。いずれも明示的に判断し、記録しなければなりません。../../ETHICS.mdを参照してください。