Cela ressemble à un enregistrement de surveillance ordinaire avec un bruit difficile à identifier. Mais le YouTuber Colsto a extrait le bruit d’un avion en vol, a comparé les traces de vol avec les données de l’aviation publique et a pointé un point sur la carte à environ… 100 mètres de la caméra. Pensez-vous que vous êtes introuvable ? Eh bien, vous vous trompez peut-être.
Rien dans l’image n’offrait une certitude suffisante quant à la provenance de l’enregistrement. Pour le YouTubeur, il suffisait de savoir le jour où la photo avait été prise et que l’appareil photo devait se trouver sur la zone continentale des États-Unis. Finalement, il a réussi : il a réduit la zone au voisinage immédiat de la caméra en comparant l’audio avec les trajectoires de vol enregistrées. Finalement, il a trouvé le lieu d’enregistrement en comparant l’image de l’enregistrement avec des photos dans Google Street View. Les spécialistes de l’analyse de ces données viennent de trouver leur patron définitif.
Que peut-on lire dans le son ?
Vous connaissez probablement cet effet : lorsqu’une ambulance vous dépasse et s’éloigne, sa sirène diminue. Ceci est dû à l’effet Doppler, qui fonctionne également dans le cas d’un avion survolant votre corps. L’ampleur du décalage de fréquence dépend de la rapidité avec laquelle la source se rapproche ou s’éloigne du microphone. Cela peut être utilisé assez habilement.
Colsto a regardé le bruit dans le spectrogramme. Les tonnes d’avions à hélices y laissaient des lignes descendantes et il était possible de le distinguer des environs. En supposant qu’un tel avion vole droit devant, à vitesse constante et émette une tonalité constante, la forme d’une telle courbe permet d’estimer la vitesse de l’engin et sa distance au microphone au moment de son approche la plus proche. Celui qui vole de près donnera une transition plus nette entre les tons aigus et graves qu’un appareil identique passant le microphone à distance : en tenant compte de la vitesse constante, bien sûr.
Passons donc aux itinéraires de vol…
C’est là que les archives ADS-B ont été utiles. Les équipements embarqués dans l’avion transmettent par radio, entre autres, la position, l’altitude et la vitesse sol : l’ensemble du réseau de récepteurs permet de recréer l’itinéraire. C’est ainsi que nous avons réussi à inverser le problème et à utiliser ces données pour les comparer avec les informations du spectrogramme. Les facteurs suivants ont été pris en compte : la hauteur de la machine, la hauteur du terrain et le temps nécessaire à l’onde sonore pour atteindre le microphone. Regardez combien de variables ont dû être prises en compte : cela ressemble à un travail de CSI.
Dans le cas de l’enregistrement plus long, les traces des deux avions étaient séparées d’environ 920 secondes. Ce point devait correspondre à la fois à la forme des deux courbes de ces vols et à la distance qui les séparait. Dans une autre tentative, Colsto a pris environ une minute d’un autre vol et a utilisé la durée d’enregistrement connue pour limiter la recherche aux machines qui étaient dans les airs à ce moment-là. Le meilleur point disponible indiquait à nouveau le même endroit.
Le désert ne vous protégera pas si vous envoyez un enregistrement dans le monde
Les résultats de cette méthode ont été déterminés par : la qualité de la trace acoustique, la disponibilité des données de vol et la connaissance ou non de l’heure d’enregistrement. Il faut admettre que pour une méthode un peu « nue », souvent basée sur un seul enregistrement, l’effet est bluffant et mérite qu’on s’y arrête.
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Il semble donc que si vous vous cachez… vous feriez mieux de ne pas publier d’enregistrements pouvant isoler le bruit des avions en approche et en départ. Car accidentellement, sans votre volonté, vous pouvez révéler autant de données vous concernant que nécessaire pour déterminer votre localisation avec une précision d’une centaine de mètres : et c’est beaucoup quand on les compare avec l’image.
