Add geo agent data collection

geo_agent_data/README.md

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+# Geo Agent Data
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+本目录收集中文互联网中的地理定位教程与完整地理寻踪案例，分为两部分：
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+- `tutorials/`：来自 Bilibili 和抖音的地理定位教程，包括视频、字幕、封面和图文教程。
+- `investigations/`：来自微信视频号的地理寻踪视频，以及微信公众号文章的文本与配图。
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+## 数据规模
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+- 教程视频：133 个
+- 教程图文：17 组，共 349 张图片
+- 地理寻踪视频：453 个
+- 微信公众号文章：56 篇，共 1163 张图片
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+## 元数据
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+各部分的 `metadata/` 目录包含作品 ID、作者、标题、原始链接（可获取时）、媒体相对路径、文件大小和 SHA-256 等字段。
+
+视频已经按 SHA-256 做精确文件查重。该方法只能识别字节完全一致的文件，无法识别经过转码、裁剪或添加水印的同源视频。

geo_agent_data/investigations/articles/WIN哥学安全/wxa_d4fc7df8e3e15ff6/article.txt

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+大家好，我是轩辕。
+前几天，有个粉丝在读者群里随手发了一张自己拍的照片，让我们猜猜这是哪：
+点开大图看看：
+群里一下热闹起来，玩起了网络追踪，通过图片来找到他的拍摄位置。
+大家正讨论着，他又发了第二张图：
+我也心血来潮想试一试，没想到还真让我给找了出来，简单来分享一下思路。
+第一步：社工
+首先是第一张照片，里面有非常多的信息。
+1、这是在火车上拍的，是铁路经过的地方。
+2、这是在北方，南方没有这样的风景。
+3、远处有山脉。
+铁路+北方+山脉，现在有了这三条线索，但这范围还是忒大了点。
+要直接从图片来找到拍摄位置，还是有点困难。为了能缩小查找的范围，我翻了一下这位群友的朋友圈，看看能不能有所发现，还真让我找到了线索。
+通过朋友圈知道，这位小伙伴经常活跃的两个地方：江西南昌和新疆的克拉玛依中国石油大学。
+结合其中的计算机相关专业的字样，很自然联想到，这是一个在外求学的学子。
+再结合当下这个时间点，大概率是学校放寒假了，回老家的路上拍摄的。
+咱们大胆猜想，小心验证。我试探性的问了一个问题：
+看来我猜的应该是对的，他确实是在从学校回家的路上，而不是在其他什么地方旅游玩耍拍摄的照片。
+现在，我们终于有点头绪了，这两张照片是克拉玛依到南昌的铁路沿线拍摄的。
+我们就以第二章照片为例来进行分析。
+很自然的，我想到，去12306搜索克拉玛依到南昌的火车票，看看有哪些车次，沿途经过哪些地方。
+不过很遗憾，没有搜到：
+没有直达的，会不会换乘？我使用接续换乘功能，得到了这么一条方案：
+再结合这位小伙伴在群里发消息的时间，上午10:16分，我将注意力锁定在T308这趟列车上，并且在甘肃的武威到兰州这一区间，而且是靠近武威的这半程。
+第二步：地形判断
+接下来，我们只需要沿着这一段的铁路，在卫星地图上搜索就行了。
+但毕竟还是有好几百公里，找起来有点费时间，最好能再一次缩小查找范围。
+接下来，我们就要来看这张图上，给我们提供了哪些信息，再来看看这张图。
+注意看，虽然远处有山脉，但照片中还是有大片的平坦的区域，根据这个信息，那种从高山峡谷中穿过的区域可以排除掉，比如像这种：
+再结合远处山脉的颜色，土黄色，那几本上可以将范围锁定在下图中红色圆圈的范围内。
+第三步：特征搜索
+接下来注意看山的阴影面，在上午十点这个点，北半球的太阳光是从东南方向照过来的。阴影在山的右侧，说明右侧是偏西北的方向，
+再次观察这个图，注意看山脉的距离，右侧离得近，左侧离得远，铁路和山脉的距离可以大致想象出是这样的位置：
+有了以上信息，沿着铁路沿线可以开始找起来了。
+武威到兰州的铁路，百度地图中有两条，其中一条还在建设中，所以要找的只有一条路线。
+很快我找到了符合上面模型的地方：左侧是山脉，右侧红色的线是铁路的走向。
+那具体拍摄的是在哪个位置呢？
+再一次来看那张照片，铁路旁边是没有建筑物的，村庄在远处，可以快速过滤很多地方。另外注意图中有一条非常显眼的直线线条，有点像是一条小水沟，水沟的左右两侧是一片荒地，在右侧荒地再右侧，则是一片垂直于水沟线条的条形农田，水沟和农田中间位置还有几棵树。
+把这个模型简单抽象一下：
+有了这些信息，很快就可以把拍摄的位置找出来：
+来和拍摄的照片对比一下看看：
+至此，问题告破！
+最后给大家留个小问题，第二张图位置知道了，如果是让你来找第一张图的拍摄位置，你打算从什么方面入手呢？
+PS：朋友圈最好设置三天可见。

geo_agent_data/investigations/articles/丁爸 情报分析师的工具箱/wxa_0e57b03be436c5d9/article.txt

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+情报分析中有可能会需要了解某个地方的建筑、道路、桥梁等基础设施是否有变化，那么我们如何才能很方便快捷的了解这些变化情况呢？
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+卫星图像可以显示建筑物的拆除、毁坏，以及临时建筑物的安装和新建的永久性设施等各种证据。
+实战中，我们可以利用免费的开源卫星图像工具来查看特定区域发生的变化。
+
+一、谷歌地球
+比如可以利用谷歌地球的历史图像来查看一些变化。
+谷歌地球下载地址：http://download.zol.com.cn/detail/26/251378.shtml
+下载安装谷歌地球后，打开软件，在顶部菜单栏选择“视图”，勾选“历史图像”。然后在图像的顶部就会有一条时间线。
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+移动时间线上的小箭头位置可选择不同时间段的卫星图像。以厦门海边后墩村为例，这是2006年8月11日的图像，显示后墩村是一个临海的村庄，海边部分地区在围海造田。
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+2008年7月11日至2009年10月29日的卫星图像显示，后墩村围海造田的土地上种植有大片的植物。
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+2011年至2016年，后墩村的围海造田面积不断扩大。
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+2016年5月17日的卫星图像：
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+2016年11月7日卫星图像显示后墩村的新造的土地上在修建高速公路。
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+2017年8月4日卫星图像显示高速公路主体已基本完成。
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+2018年3月13日的卫星图像显示，高速公路已完成修建。
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+二、entinel Hub的EO浏览器
+情报人员还可以使用Sentinel Hub的免费EO浏览器查看历史卫星图像。
+利用该浏览器可使用美国的哥白尼哨兵或NASA Landsat计划的卫星图像，这些图像的日常更新各不相同，可以通过输入时间、环境等变量来获取不同的卫星图像，以观察和分析相关区域发生的变化。
+entinel Hub的EO浏览器地址：
+https://www.sentinel-hub.com/explore/eobrowser
+免费注册，但注册时需要翻墙
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+以下是通过哥白尼的Sentinel-2卫星图像，通过Sentinel Hub查看缅甸某区域在2017年至2018年间发生变化的区域视图。
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+使用Sentinel Hub创建免费帐户后，可以使用历史图像获取功能。
+要获得卫星历史图像，并在设定的时间段内观察变化，需要在窗口中选择两个日期，如下图所示。
+选择应该捕捉到特定的时间范围，比如：2017年8月至12月
+选择日期时请注意云覆盖，因为具有高云覆盖范围的卫星图像可能会妨碍视觉效果。云覆盖的可取设置为20％或更低。
+选择帧以包括在卫星历史图像中，将创建演示以按时间顺序播放图像。
+可以选择底部的速度调整以查看每秒更多的帧数。
+该地区的最终结果显示，一个村庄与周围的植被一起被清理，并建造了一个大型营地设施。
+
+种按时间顺序连续卫星测绘的方式，我们可以证明有证据表明结构的拆除和新的大型设施的实施。
+可以利用假色带来识别经历重大变化的其他地区。
+作为概述，2018年初可以看到颜色明显较浅的部分出现。例如，之前的时间推移显示了北部大型设施的发展。
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+利用卫星图像，自定义还可用于操纵渲染，突出显示和影响卫星图像的查看方式。
+例如，如果您需要识别经历大规模火灾和破坏的区域，可以使用自定义脚本来突出显示活动的火灾位置。这适用于Sentinel Hub的卫星历史图像，或者可以与QGIS等GIS封装一起使用。
+对于不同的分化自定义脚本的选择上可以找到 的GitHub和O NE 特定的脚本突出活动火灾前哨-2图像。
+可以在“可视化”（1）和“自定义”（2）下查看自定义渲染面板。
+应用脚本具有突出显示预期值的视觉效果。
+使用此脚本与延时功能一起显示火灾的前，中，后效果。
+使用这种类型的火灾识别有效地识别可能发生破坏性活动的具体日期，这进一步有助于研究。
+例如，在下面的时间推移中，尼日利亚村庄Ngudoram如何被破坏性的火焰吞没。
+开源遥感工具可供公众使用
+任何拥有计算机和互联网连接的人都可以有免费使用卫星历史图像查看和识别地球表面发生的变化的能力。
+本文部分摘选自：Bellingcat

geo_agent_data/investigations/articles/丁爸 情报分析师的工具箱/wxa_1c0033204b6445d4/article.txt

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+2022年10月，俄乌战争期间，俄罗斯多次使用导弹打击乌克兰基辅等地的军事和重点基础设施。10 月 11 日至少发射了 28枚导弹，空袭导致基辅、利沃夫、文尼察和第聂伯罗的大面积断电。 2022 年 10 月 10 日至 11 日发射的许多导弹都是有翼巡航导弹，包括海上发射的口径导弹 (3M-14)、陆基发射的 R-500 (9M728)伊斯坎德尔系统和空中发射的 Kh-101 型。
+有线人给开源贝宁猫（Bellingcat）的开源情报专家提供了一张照片，说这张照片上的人就是俄罗斯的导弹编程专家。
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+维基百科显示俄罗斯武装部队总参谋部主计算中心 （Main Computing Center 缩写为： ( GVC)）是专门负责导弹的制导和控制，例如海上发射的ЗМ-14或Kalibr、地面发射的R-500又名9М728或伊斯坎德尔系统和空中发射的 Kh-101。该机构至少有两个办公地点：位于莫斯科泽纳门卡（Znamenka） 大街 19 号的国防部总部和位于圣彼得堡的海军部总部。它目前由罗伯特巴拉诺夫少将领导。
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+使用Znamenka搜索，在Vkontakte上找到一个和照片中建筑物颜色和门厅造型类似的建筑物照片。
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+谷歌地图搜索Main Computing Center 未找到相关地点，但搜索国防部显示有多个办公地点，逐一进行查看：
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+找到莫斯科泽纳门卡（Znamenka） 大街 19 号的国防部总部的卫星地图上的建筑物结构与在Vkontakte上找到的建筑物照片结构吻合。
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+https://www.google.com/maps/place/Russian+Ministry+of+Defense/@55.7504182,37.6006576,694a,35y,1t/data=!3m1!1e3!4m10!1m2!2m1!1sRussian+Ministry+of+Defense!3m6!1s0x46b54a641c005d55:0xe8ecbbb8e74a9c5!8m2!3d55.7505491!4d37.6032791!15sChtSdXNzaWFuIE1pbmlzdHJ5IG9mIERlZmVuc2VaHSIbcnVzc2lhbiBtaW5pc3RyeSBvZiBkZWZlbnNlkgERZ292ZXJubWVudF9vZmZpY2XgAQA!16s%2Fg%2F1td7l_0m
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+更换不同的卫星地图和不同日期的卫星地图查看相同位置的图片，找到一张较清晰的卫星图片更能显示该位置和Vkontakte上找到的建筑物照片结构吻合。从而确定该地点就是照片中的拍摄地点。
+https://satellites.pro/Russia_map#Y55.749882,37.603184,19
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+有媒体记者绘制了俄罗斯武装部队总参谋部主计算中心 （GVC）的人员名单：
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+其中有个伊戈尔·巴格纽克（Igor Bagnyuk） 中校， 1982 年出生于里加，2004 年毕业于战略导弹部队学院谢尔普霍夫分院，专攻俄罗斯导弹信息系统。巴格纽克在弗拉基米尔附近的军事单位 29692（第 2027 航空技术仓库）服役，直到某个时候，不迟于 2010 年，他被调往莫斯科，在主计算机中心服务。与第一张照片中最右侧的军官相似度达95%。
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+第一张照片中的谢尔盖-伊里因（Sergey Ilyin） 上尉和社交媒体中的照片比对。
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+里面已有5千多篇资料可供下载
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