geo-forensics

# Refloow Geo-Forensics ## Resumen Análisis forense geoespacial — investigación con datos satelitales, GIS y análisis temporal. 169⭐. ## Repo de referencia - **GitHub:** `github.com/Refloow/Refloow-Geo-Forensics` - **Lenguaje:** Python - **Licencia:** MIT ## Instalación ```bash git clone https://github.com/Refloow/Refloow-Geo-Forensics.git cd Refloow-Geo-Forensics && pip install -r requirements.txt ``` ## Uso Básico ```python from refloow_geoforensics import GeoForensics # Análisis temporal de imágenes satelitales analysis = GeoForensics( start_date="2020-01-01", end_date="2025-01-01", bbox=[-3.75, 40.35, -3.65, 40.45], # Madrid satellite="sentinel-2" ) # Detección de cambios changes = analysis.detect_changes() for change in changes: print(f"{change.date}: {change.type} at {change.location}") # Exportar informe analysis.report("informe_forensico.pdf") ``` ## Funcionalidades 1. **Change detection:** Detección de cambios temporales 2. **Satellite imagery:** Sentinel-2, Landsat, Planet 3. **GIS analysis:** Buffers, overlays, spatial joins 4. **Temporal analysis:** Series temporales de imágenes 5. **Evidence reporting:** Informes forenses automáticos ## Integración con Mastermind - Complementa `rs-change-detection-satellite` — forense vs detección genérica - Útil para `satellite-ai-vision` — análisis temporal de satélites - Ideal para `osm-infrastructure-mapping` — cambios en infraestructura - Reemplaza análisis manual de imágenes satelitales ## Pitfalls - **Datos satelitales:** Acceso a datos de alta resolución puede ser limitado - **Procesamiento:** Análisis temporal requiere mucho cómputo - **Nubes:** Imágenes con cobertura de nubes son inútiles - **Georeferenciación:** Exactitud geográfica variable ## Referencias - [GitHub: Refloow/Refloow-Geo-Forensics](https://github.com/Refloow/Refloow-Geo-Forensics) ## Comparativa de alternativas - **[davidchicano/presuntamente](https://github.com/davidchicano/presuntamente)** — inventario trazable de casos de corrupción en España donde cada afirmación cita fuente y nivel (acreditado/investigado/desmentido); un caso GeoAI en el que ligar entidades geográficas a afirmaciones con cita.