IMINT oder wie finde ich den Aufnahmeort eines Fotos

Ich habe ja schon einige Beiträge verfasst, in denen ich Bilder geolokalisiert habe. In diesem Artikel möchte ich ein paar Grundlagen dazu vermitteln.

Bildersuchmaschinen

Die einfachste Möglichkeit ist natürlich eine Bildersuchmaschine zu verwenden. Dazu musst Du entweder den Link zu einem Bild der Suchmaschine mitteilen oder das Bild in eine Suchmaschine hochladen. Die allereinfachste Variante für ersten Fall ist das Nutzen von einem Addon wie

Search By Image (Firefox, Chrome)
Search on Google Lens (Firefox)
Reverse Image Search (Firefox, Chrome)

Hast Du dieses z.B. Search By Image installiert, kannst Du per Rechtsklick dafür sorgen, dass der Link zum Bild an eine Bildersuchmaschine wie Google Lens, Bing, Yandex oder Tineye weitergeleitet wird

Findest Du in diesen Suchmaschinen ähnliche Bilder, hast Du schon die halbe Miete. Aber auch dann musst Du noch verifizieren ob die Treffer auch plausibel sind. Aber zu den Verifikationsmöglichkeiten komme ich später.

Natürlich kannst Du das Bild auch in die Suchmaschine hochladen. Oft verbergen sich die Bildersuchmaschinen hinter einem Link wie Bilder, Images oder einem stilisierten Fotoapparatsymbol.

Die Screenshots stammen von Google, Bing und Yandex in dieser Reihenfolge, was keine Wertung bedeutet. Bei Yandex musste ich zuerst noch auf Images klicken um zur Bildersuche zu gelangen.

Klickst Du nun auf dieses Fotoapparatsymbol, bekommst Du die Möglichkeit ein Bild hochzuladen oder einen Link zu einem Bild einzutragen.

Die Suchmachinen bieten einem auch die Möglichkeit nach Bildausschnitten zu suchen. Bei Google Lens ist die Funktion gleich aktiv. Bei Bing und Yandex musst Du sie durch Drücken des Buttons unterhalb des hochgeladenen Bildes erst noch aktivieren.

Textsuche

Die Regel ist recht simpel. Alle Texte die Du auf einem Bild findest, kannst Du in Suchmaschinen suchen. Und dazu gehören auch Suchmaschinen in Kartensystemen. Verstehst Du die Sprache nicht, kannst Du die Übersetzungsfunktionen von Suchmaschinen nutzen. Hier zwei Beispiele das erste in Google Lens.

Das Zweite in Yandex

Jetzt noch auf Translate klicken

Ob es nun Namen von Straßen, Werbung, Geschäften etc. zu sehen gibt, ist erst mal egal. Es wird danach gesucht. Und natürlich solltest Du auch daran denken, dass Du nicht nur nach Straßennamen sondern auch nach den Namen von Geschäften in Kartensystemen wie Google Maps suchen kann.

Bildanalyse

Wenn Du so ein Bild hast, teilst Du es am besten in ein Raster ein. Im Anschluss schaust Du sich Feld für Feld an und beschreibst was Du darin siehst.

Ich habe die Lösung zu diesem Bild von Fiete Stegers bereits beschrieben, aber anhand von dem Bild kann man die Bereiche gut erklären.

Nehmen wir an: oben stehen wie in Excel die Buchstaben über den Spalten und links die Zahlen an den Zeilen, dann finden wir in C1 das Telekom Logo, in B2 den Schriftzug Motel in B3 den Weihnachtsbaum, in A4 den Schriftzug IRME K, in D2 die Reflexionen im Wasser, in D3 einen Streifenwagen und Werbetafeln usw. So bist Du in der Lage sich das Bild wesentlich genauer anzusehen, als Du es beim reinen Draufblicken tun würdest.

Hilfreich ist alles, was Du später auf Satellitenaufnahmen oder Streetviewaufnahmen wieder finden kannst. Der Streifenwagen gehört daher nicht dazu. Vielleicht kannst Du anhand des Automodells ein oder mehrere Bundeslander identifizieren können, die dieses Modell einsetzen – aber mehr Informationen bietet er nicht.

Um vielleicht noch mehr Informationen zu dem Streifenwagen zu bekommen habe ich das Bild in eine KI geladen. Leider ist die Carnet KI bei schlechter Aufnahmequalität nicht in der Lage den Autotyp zu identifizieren.

Streetviewaufnahmen kannst Du übrigens auf vielen Diensten finden, wie ich in meinem Artikel über Kartendienste bereits erläutert habe. Welche Informationen können also in so einem Bild verborgen sein?

  • Straßenverläufe (Anzahl Spuren)
  • Flussverläufe
  • Meer / Küstenlinie
  • Brücken
  • Baustil
  • Gebäudeformen (Höhe, Zustand etc)
  • Fensterformen
  • Dachformen
  • Schilder (Straßenmarkierungen)
  • Rechts/Linksverkehr
  • Berge
  • Hügel
  • Reklame
  • Gegenstände (regionale Verbreitung, Hersteller)
  • Menschen (Ethnie, Kleidungsstil usw.)
  • Kennzeichen
  • Autotyp(en) (Alter, Zustand)
  • Kleidungsstil
  • Eigentümer/Firmen/Vereine (Logos)

Diese Liste ist nicht abschließend, aber Du kannst schon erkennen, wie vielfältig die Informationen in einem Bild sein können, wenn Du es im Detail analysierst. Und mit all den Analyseergebnissen kannst Du natürlich wieder Suchmaschinen befragen, Du kannst Satellitenbilder oder Karten oder Datenbanken dahingehend untersuchen. In meinem Artikel über Quellen für OSINT habe ich ja auf Datenbanken mit Bergen, Ingenieursbauten, Sehenswürdigkeiten uvm. hingewiesen. Eine ständig aktualisierte Linkliste für solche Quellen findest Du auf meiner Start.me in der Spalte 3

Kontext

Den Kontext, in dem das Bild veröffentlicht wurde, solltest Du nicht unterschätzen. Welche Informationen wurden mit, vor, oder nach dem Bild mitgeteilt? In dem Bild von John McAfee sagte er, dass er auf seinem Weg nach London sei. Die erste Frage sollte sein, von wo kommst Du? Dies kann man ggf. herausfinden, wenn man nachsieht, welche Postings vor dem Bild getätigt wurden. Benjamin Strick hat ein schönes englisches Video zu dieser Recherche gemacht. Der Screenshot wurde mit Nitter gefertigt, eine Oberfläche die X ohne Account durchsuchen lässt. Der Entwickler von Nitter hat leider auf Github geschrieben, dass Nitter tot ist :(.

KI-Unterstützung

Mittlerweile gibt es mit beispielsweise GPT 5 oder Geospy künstliche Intelligenzen, die relativ zuverlässig das Land bestimmen können in dem ein Foto aufgenommen wurde. Wenn Du Glück hast, stimmen sogar Region und z.T. sogar die Stadt. Die ausgeworfenen Geokoordinaten sind allerdings bisher wertlos. Diese Unterstützung kann also bei der ersten Bestimmung nützlich sein. Wenn man Pech hat, liegt die KI allerdings daneben und man fängt an der falschen Stelle an zu suchen. Überprüfen musst Du die Angaben der KI so oder so. Da unterscheidet sich die KI-Unterstützung bei der Geolokalisierung nicht von der KI-Unterstützung in anderen Anwendungsbereichen.

Exif-Daten

Bilder, die mit modernen Kameras oder Smartphones aufgenommen wurden, enthalten nicht nur die Daten des Bildes. In der Datei sind viele weitere Informationen vom Kameramodell bis hin zu Geokoordinaten enthalten. Leider werden diese Informationen entfernt, wenn die Bilder in sozialen Medien veröffentlicht werden. Aber bei anderen Webseiten können sie vorhanden sein. Für Firefox gibt es auch ein cooles Addon, das diese Exifdaten im Browser anzeigt. (Hinweise auf genauso gute Addons für Chrome werden gerne angenommen und hier veröffentlicht) Aber auch der Dateiexplorer unter Windows, kann einem diese Daten zeigen indem Du Dir die Eigenschaften eines Bildes im Dateiexplorer ansiehst und auf Details klickst.

Natürlich kannst Du auch wieder die Linux Bash nutzen, wenn Du Dir das exiftool installierst

sudo apt install libimage-exiftool-perl

Metadaten wie Exif-Daten können auch gefälscht worden sein. Es gibt Editoren, die diese Manipulation ermöglichen. Daher ist die Verifikation auch so essentiell.

Recherchemethoden

Was kannst Du also tun?

  • Suche nach Texten / Textbestandteilen
  • Bilder-Rückwärtssuche
  • Kartendienste
  • Satellitenbilder
  • Streetview-Dienste
  • Sammlungen von Fotos / Sehenswürdigkeiten
  • Zeitbestimmung mit Sonnenstand oder Mond
  • Übersetzungsdienste

Und natürlich kannst Du die Bilder auch bearbeiten. Vielleicht sind sie gespiegelt. Vielleicht benötigst Du eine Vergrößerung, vielleicht solltest Du das schwarz-weiße Bild farbig machen, vielleicht ein störendes Element entfernen um zum Erfolg zu kommen. Aber auch hier gilt: Shit in Shit out. Wenn die Qualität des Bildes zu schlecht ist, wirst Du kein Glück haben. Auch KI kann ein zu schlechtes Bild nicht mehr retten.

Satellitendienste / Streetview

Hast Du nun Hinweise auf die Örtlichkeit oder auch genaue Geokoordinaten, ist es an der Zeit dies zu verifizieren. In Kartendiensten wie z.B. Google Maps kannst Du Dir nun das Satellitenbild einer Gegend ansehen. Du kannst ggf. auch Streetviewaufnahmen des Google-Autos sehen oder Du kannst Fotos, die zu einer Örtlichkeit von Nutzern eingestellt wurden, durchblättern. An dieser Stelle möchte ich nochmal auf meinen Artikel zu solchen Diensten hinweisen. Wenn Google keine guten Bilder hat, gibt es viele Alternativen wie Apples Lookaround oder Metas Mapilary, die z.T. auch bessere oder mehr Bilder haben.

Geokoordinaten

Brauchst Du die Geokoordinaten in einem anderen Format, kann auch der Koordinaten Umrechner sehr nützlich sein. Dort kannst Du Dir z.B. den Google Open Location Code errechnen lassen, mit dem Du in Google Maps einfach suchen kannst.