De una postal antigua a la ubicación actual exacta – OSINT

El otro día, mientras me programaba un par de cosas, mi hermana fue a ver unos puestos de navidad que habían puesto en mi ciudad. Al parecer, en uno de ellos se encontró dentro de un libro una postal presuntamente de origen italiana con la siguiente foto:

Cuando me la enseñó dije, oye, pues estaría guay sacar la ubicación exacta. Y de esto trata básicamente este artículo : )

Lo primero que hice fue hacerle una foto con el móvil (sí, lo ideal sería escanearla, pero tampoco soy tan rico como para tener una impresora):

Se puede observar como la foto no solo es antigua, sino que también se encuentra deteriorada, por tanto, lo mejor es intentar reconstruirla un poco para que tenga más calidad y sea más sencillo buscar a través de ella. Así que lo que hice fue hacer uso de Cleanup.pictures:

Esta web te permite de forma super sencilla y bastante eficiente, limpiar objetos de imágenes, etc. Por tanto, la usé para quitar los desperfectos de la imagen a través del pincel que te proporciona:

Una vez retoqué un poco lo que yo consideraba que se podía solucionar pasamos de esta imagen:

A esta:

Una imagen más limpia y sin tanto deterioro. Sin embargo, algo común en imágenes antiguas es el «ruido» que contienen, así que también sería ideal eliminar o solucionar esto.

Para ello, hoy en día existen múltiples herramientas a través de IA que te permiten «recuperar fotos antiguas». La que usé yo concretamente fue jpghd por el simple hecho de que no me tenía que registrar (me daba pereza) y era parcialmente gratuita. Además, el resultado que te proporciona sin haber pagado es bastante decente, al menos para lo que yo quería.

El uso es bastante simple, subes la imagen:

Y defines la configuración y cambios que quieres aplicar:

Como es la versión gratuita tampoco se puede retocar mucho, pero con lo que veis en la imagen es suficiente.

Una vez le das a «Start», simplemente esperas a que se procese, a mayor AI Enlarge (reescalado) le demos, mayor tardará, pero no tardará más de 5 minutos:

Una vez terminó el proceso, me dio el siguiente resultado:

Una imagen mucho más nítida, que no quita que se pueda llegar a ver un poco artificial, pero en comparación a lo que teníamos antes:

Está mucho mejor ahora.

Llegados a este punto, he dado más o menos solución a los deterioros de la imagen y esa sensación de imagen antigua. Por tanto, es hora de usar la imagen resultante para las búsquedas.

Lo primero que hice fue subir la imagen a labs.tib.eu, concretamente a la herramienta «Geolocation Estimation»:

Esta herramienta consiste en lo siguiente:

GeoEstimation utiliza redes neuronales convolucionales (CNN) para la estimación de la geolocalización. Al subir una foto, la red analiza visualmente la imagen para identificar características geográficamente distintivas. La herramienta genera un mapa de calor que muestra las áreas más probables donde se tomó la foto, basándose en el aprendizaje de un gran conjunto de datos de imágenes geolocalizadas. Además, utiliza técnicas de «visualización de decisiones» para resaltar las partes de la imagen que fueron más influyentes en la decisión de la red. La clasificación en entornos interiores, naturales y urbanos ayuda a afinar la estimación. Esta aproximación técnica aprovecha los avances en aprendizaje profundo y análisis de imágenes para predecir ubicaciones con base en características visuales.

ChatGPT

A nivel práctico, la herramienta intenta determinar posibles ubicaciones de la imagen que has subido:

En este caso, me indica que está bastante seguro que es Marsella, pero ya adelanto de que no es así, ya que, además, recordemos que presuntamente la postal era de origen italiano.

Ojo, esto no quita que esta herramienta no sea buena, de hecho, para mí es de las más potentes que conozco. Por ejemplo, hace tiempo di una mini charla de OSINT y puse el siguiente reto:

En este caso, si subías esta imagen, esta herramienta te daba la localización exacta y directa del lugar que era:

Por tanto, simplemente para este caso esta herramienta no era la más idónea.

Como no me dio muy buenos resultados, opté por hacer una búsqueda inversa de la imagen en distintos buscadores. Probé en Yandex, Bing, Baidu y Google, siendo en este caso Google la que mejor resultado me dio.

  • Personalmente en cuanto a búsqueda inversa de imágenes, las que considero que dan mejores resultados son Google y Yandex.

Total, que lo que hice fue subir la imagen a Google:

Y a primera vista no obtuve muy buenos resultados. Me daba edificios parecidos, pero ninguno que yo dijese, me cuadra o se parece mucho.

Entonces, lo que hice para intentar afinar un poco más la búsqueda, es hacer uso de la herramienta de recorte que te proporciona:

Decidí quitar un poco la zona de plantas de la parte inferior por si eso podía llegar a alterar un poco la búsqueda al haber mucho «verde» en la imagen. Al hacerlo, uno de los resultados que me proporcionó era cuanto menos interesante:

Se trataba de un enlace a eBay donde se podía encontrar una postal. Si nos fijamos, no solo los edificios eran bastante parecidos al de los edificios de mi postal:

Si no que, además, en el título del producto podía encontrar lo que pareciera ser un lugar:

Como no tenía ni idea, simplemente lo busqué en Google:

Al parecer se trataba de una región de Italia. Aquí dije, okay, me cuadra mucho sabiendo que mi postal presuntamente es de ese origen.

Total, la región de «Monferrato» se sitúa y comprende aproximadamente la siguiente zona:

Las ciudades de Asti y Alessandria.

Llegados a este punto, dije, vale, no puedo ponerme a mirar cada calle de cada pueblo de toda la región que comprende Monferrato, bueno, si puedo, pero no quiero hacerlo.

Total, que intentando sacar un poco más de información de la imagen de mi postal, observé que al fondo de esta, se pueden ver lo que parecen árboles, a una distancia que no están cerca, pero tampoco están lejos:

Por tanto, de manera bastante cutre, intenté remarcar las «fronteras verdes» de la zona, sabiendo que el lugar que buscaba tenía que estar medianamente cercana a estas líneas:

Asimismo, intenté tachar las partes más céntricas y que tenían menos posibilidades de ser por el simple hecho de que estaban bastante alejadas de las «zonas verdes».

Además de esto, quise ver la vista en modo satélite del lugar, debido a que no todas las zonas que sean «blancas» (urbanas) quiere decir que haya una ciudad, pueblo o lo que sea. Por tanto, a simple ojo con la vista satelital de Google Maps quise ver posibles poblados que hubiese en la zona:

La cantidad de posibilidades disminuía, ya que con la vista predeterminada de Google Maps se veía mucha zona urbana.

Por intentar comparar un poco estos dos posibles modos de vista de mejor forma, lo que hice fue hacer uso de Google Earth Pro, porque una de las funcionalidades que te proporciona es la superposición del mapa con una imagen:

La cutre imagen que había hecho, la superpuse en Google Earth de manera que los lugares, carreteras, etc, cuadrasen. Lo interesante de esta funcionalidad es que puedes modificar la opacidad de la imagen que has puesto para poder hacer un mejor análisis:

Llegados a este punto, dije, vale, me vendría bien más información. Tengo la zona donde más o menos buscar, pero me vendría bien algo más concreto.

Volviendo a la imagen inicial:

Podemos observar como todas las casas tienen un tejado así color ladrillo (es lo más común) excepto la casa que estamos buscando. Interesante tener en cuenta ese detalle.

Además, en la propia imagen podemos suponer que la casa hace esquina con dos calles:

Por tanto, teniendo esta información extra y conociendo las zonas donde había que buscar. Encontré un lugar que parecía cuadrar con la información que tenemos:

Una casa con tejado oscuro entre muchas de tejado «naranja», y además, haciendo «esquina».

Poniendo la vista del «Street View»:

Parecer ser que efectivamente encontré el lugar exacto de la postal que mi hermana se encontró en un libro aleatorio de un puesto de navidad aleatorio.

Como dato, la imagen más antigua del lugar que guarda Google es del 2010:

Y hasta aquí ha llegado el ratito de OSINT que eché, la verdad que bastante divertido ^^.

Referencias

Dejo los enlaces a herramientas mencionadas/usadas a lo largo del post:

Edit 02/01/2024 – GeoSpy AI

Hello de nuevo! Vuelvo por aquí para enseñar otra herramienta interesante parecida en la práctica a lo visto en labs.tib.eu:

Se trata de GeoSpy AI, en este caso si subimos la imagen restaurada a esta web:

La propia web nos indica que corresponde al norte de italia. Además, nos da unas coordenadas. En este caso, las coordenadas apunta a un lugar entre Milán y Venecia, lo cual no es el sitio exacto correcto:

Pero oye, en cuanto a aproximación del mundo entero, ha dado casi en el clavo, norte de Italia.

Y, quién sabe si ocurre lo mismo que con labs.tib.eu, puede que simplemente esta herramienta no aplique del todo para este caso, a saber como se comportará con otras imágenes, pero sin duda está bien tenerla en el radar.

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