Leise Flugzeuggeräusche könnten dabei helfen, den Aufnahmeort eines Videos einzugrenzen

Ein verschwommenes Überwachungsvideo, das kaum mehr als eine Baumreihe zeigt, bietet möglicherweise nur wenige visuelle Hinweise auf den Aufnahmeort. Doch leise Flugzeuggeräusche in der Tonspur halfen dem Videografen Colsto, den Standort der Kamera einzugrenzen, wie aus einer Demonstration hervorgeht, die er am 2. November 2026 veröffentlichte.

Colsto kannte das Aufnahmedatum und beschränkte seine Suche auf die zusammenhängenden Vereinigten Staaten, wusste aber nicht, zu welcher Uhrzeit die Aufnahme entstanden war. Er untersuchte den Ton mithilfe eines Spektrogramms, das Schallfrequenzen im Zeitverlauf darstellt. Die dabei sichtbaren Kurven zeigten Veränderungen, die mit dem Dopplereffekt zusammenhängen: Bewegt sich ein Flugzeug auf ein stationäres Mikrofon zu und anschließend wieder davon weg, verändert sich die Tonhöhe seines Geräuschs.

Anhand dieser Veränderungen lassen sich die Geschwindigkeit eines Flugzeugs und seine geringste Entfernung zum Mikrofon schätzen. Colsto identifizierte zwei Vorbeiflüge von Propellerflugzeugen im Abstand von etwa 15 Minuten und 20 Sekunden und verglich sie anschließend mit ADS-B-Flugverfolgungsdaten für Flüge, die am Aufnahmedatum die Vereinigten Staaten überquerten. Die Daten umfassen die Position, Flughöhe und Geschwindigkeit der Flugzeuge.

Er berechnete, an welchen Orten die einzelnen Flüge zu hören gewesen sein könnten. Dabei berücksichtigte er die Laufzeit des Schalls sowie die Flughöhe und die Geländehöhe. Dass zwischen den beiden Vorbeiflügen keine weiteren Flugzeuge zu hören waren, half dabei, Orte auszuschließen, an denen ein anderer Flug hörbar gewesen sein müsste. So sank die Zahl möglicher Standorte von etwa 73.000 auf rund 15.000.

Anschließend verglich Colsto die Klangmuster der Aufnahme mit simuliertem Audio, das auf bekannten Flugrouten beruhte. Nachdem er das Suchraster verfeinert hatte, stach eine bestimmte Kombination aus Standort und Flügen hervor. Die Analyse grenzte den Ort auf ein Gebiet von etwa 100 Metern Breite ein. Mithilfe von Google Street View verglich er die Bäume in der Gegend mit denen im Video und bestimmte den Standort der Kamera.

Bei einem zweiten Test verwendete Colsto nur eine Minute Audio, in der ein weiteres Flugzeug zu hören war. Diesmal kannte er auch den Aufnahmezeitpunkt: 20:37 UTC. Die Beschränkung der Suche auf Flüge zu diesem Zeitpunkt führte ihn erneut zu demselben Gebiet. Das zeigt, wie eine bekannte Uhrzeit dazu beitragen kann, dass sich ein einzelner Flugzeugvorbeiflug für diese Analyse nutzen lässt.

Die Demonstration erforderte mehrere Monate Arbeit, mehr als 5.000 Codezeilen und die Verarbeitung von 50 GB Daten. Die Methode setzt voraus, dass Flugzeuggeräusche nutzbar sind, Flugdaten zur Verfügung stehen und Informationen die Suche eingrenzen. Colsto testete außerdem Audiofilter und die Übertragung über einen Telefonanruf; diese Experimente belegen jedoch nicht, dass jeder Filter oder Anruf ein nutzbares Signal erhalten würde.

Die Methode bedeutet nicht, dass sich jedes beliebige Video schnell geolokalisieren lässt. Colsto bezeichnete es als unwahrscheinliche Möglichkeit, eine einzelne Person zu verfolgen, und die Demonstration misst nicht, wie gut das Verfahren bei einer großen Sammlung gewöhnlicher Videos funktioniert. Sie zeigt jedoch, wie Audio Hinweise liefern kann, wenn Bilder allein nur wenig verraten – insbesondere bei Recherchen mit frei verfügbaren Quellen.

Quellen: Numerama.