PESQUISADOR DESCOBRE COMO IDENTIFICAR AS POSIÇÕES DOS PATRIOTS MIM-104 USANDO IMAGENS DO SENTINEL-1 SAR

As posições das baterias MIM-104 Patriot podem ser identificadas usando imagens multi-temporais Sentinel-1 SAR de código aberto .

De acordo com um relatório por Harel Dan, publicado em 22 de outubro nd , um do programa Copernicus da ESA Sentinela 1 par de satélites, S1A e S1B mais utilizado é, dando um tempo de revisita média combinada de 1,5 dias em um melhor cenário.

Essa alta resolução e o alto tempo de revisitação, bem como a abordagem de acesso aberto, fornecem dados essenciais em vários campos, como resposta a emergências, monitoramento marinho, análise de vegetação, quantificação de incêndios florestais e planejamento urbano.

Além disso, os dados podem ser baixados e analisados ​​livremente em diversas plataformas, incluindo o Copernicus Open Data Hub, o Sentinel EO Browser e o Google Earth Engine.

O relatório aponta que imagens ópticas normais podem receber interferência de nuvens e poeira, enquanto as imagens de radar podem “ver” principalmente através de vapor de água e outras partículas. No entanto, os radares são suscetíveis à interferência de outras fontes de radiação no solo e no ar. Eles simplesmente precisam transmitir no mesmo comprimento de onda.

Se você simplesmente usar uma das plataformas mencionadas acima para liberar o roaming com os dados do Sentinel-1, você encontrará muitos tipos de interferências “blips, bloops, speckles e waves.” A ideia é agregar várias imagens e, assim, criar uma mais suave, removendo algumas, se não todas as interferências.

Pesquisador descobre como identificar as posições das baterias patrióticas MIM-104 usando imagens multirr Temporais Sentinel-1 SAR

Exemplos das interferências – Capturas de tela do Sentinel-Hub EO Browser

Segundo o relatório, esses artefatos são o resultado de maiores sinais de retorno. Eles têm várias polarizações, dimensões e localizações. Eles têm uma coisa em comum – eles sempre terão um ângulo principal perpendicular à direção de vôo do satélite, tendo assim dois ângulos de inclinação distintos baseados no tipo de órbita.

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ESA, 2016

Harel Dan tentou então corrigir alguns dos ruídos usando formas de agregação de imagens ou análise multitemporal, onde para cada pixel de imagem o valor mais baixo é selecionado.

Quando o autor usou o Google Earth Engine para executar o acima mencionado. Uma combinação de polarizações VH e VV foi exibida. “Essas linhas, o resultado da sobreposição de interferências ascendentes e descendentes em órbita, consistentemente convergem .”

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Essas linhas convergentes são radares de matriz de fases AN / MPQ-53/65 que formam uma bateria de mísseis Patriot C². Olhando para a documentação oficial, a banda G militar é a banda C civil. A freqüência central do Sentinel-1 é de 5,405 Ghz, bem dentro desse intervalo.

Assim, em qualquer parte do mundo onde esta convergência esteja presente, haveria uma bateria patriota ou outro sistema de alerta antecipado.

Harel Dan apresentou vários screenshots adicionais do Google Earth Engine, bem como um aumento da convergência usando imagens do Google Satellite.

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Órbitas ascendentes e descendentes convergem sobre a base Al-Udeid no Qatar

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Bateria Al-Udeid MIM-104 Patriot

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Órbitas ascendentes e descendentes convergem sobre a Isa Airbase no Bahrein

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Bateria ISA Airbase MIM-104 Patriot

Há também corroboração aos achados. Outros analistas da GEOINT, usando o Strava Faux Pas, identificaram a implantação do Patriot dos Emirados em Aden. Esta localização exata é mais uma vez o centro exato do X.

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Órbitas ascendentes e descendentes convergem sobre Aden, Iêmen

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Houve também uma captura de tela de um destacamento de patriotas israelenses que foi redigido desde então.

Há alta confiança de que estes são o resultado do radar AN / MPQ-53/65. Existem, no entanto, outras fontes de interferência, como o sueco STRIL Array.

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STRIL Array em torno da Suécia

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Um dos locais do STRIL na Suécia

Todas as imagens acima são do script GEE de Harel Dan.

“O script agrupa um intervalo de tempo definido de imagens, executa os filtros necessários e exibe o resultado. Quanto maior o intervalo de tempo, mais “ruído” é adicionado ao resultado e as linhas de convergência se tornam mais robustas. Teoricamente, se você limitar o intervalo de tempo, pode-se inferir implantações de forças com base no tempo que a convergência aparece e desaparece, mais ou menos alguns dias ”.

A democratização e a fácil difusão dos dados de EO estão claramente apresentando novos desafios para a organização e os governos que lidam com informações confidenciais.

Também é interessante notar, em relação ao Strava Faux Pas acima mencionado. Mais cedo, em janeiro de 2018, um aplicativo de rastreamento de condicionamento físico da Strava que registra o movimento de seus usuários revelou acidentalmente informações confidenciais sobre o local e a equipe de bases militares e postos avançados de espionagem em todo o mundo.

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Em novembro de 2017, a Strava lançou um mapa de visualização de dados que mostra toda a atividade rastreada pelos usuários de seu aplicativo, que permite que as pessoas registrem seus exercícios e as compartilhem com outras pessoas.

A solução sugerida por Strava para as forças armadas era simples: “optar por sair” do mapa de calor e as informações classificadas possivelmente não seriam reveladas acidentalmente.

Fonte: South Front