God's Eye View: o simulador de satélite espião com dados reais e open source

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God's Eye View: o simulador de satélite espião com dados reais e open source

Rodrigo ColissiRodrigo Colissi
12 de setembro de 202610 min de leitura—
OSINT

O que é

O God's Eye View (GEV) é um simulador de satélite espião open source que roda no navegador — com uma diferença essencial: os dados são reais. Em um globo 3D fotorrealista, ele reúne em uma única tela mais de 11 mil aeronaves em voo ao vivo, milhares de navios, satélites em órbita, terremotos das últimas 24 horas, incêndios ativos detectados pela NASA, câmeras públicas projetadas dentro das cidades 3D, estações de rádio do mundo inteiro e até lançamentos espaciais dos últimos 30 dias. Tudo isso com cara de cockpit militar — HUD tático, visão noturna, FLIR térmico — mas construído sobre fontes públicas e código auditável.

O projeto nasceu como WorldView, a série de vídeos de Bilawal Sidhu que viralizou no YouTube (5M+ de visualizações), e foi aberto em código em 24/08/2026 após a comunidade pedir insistentemente. O resultado: alcançou o #1 do GitHub Trending (diário e semanal) em agosto de 2026, com mais de 29 mil estrelas, e foi eleito Product of the Day no Product Hunt. O repositório é o "sandbox compartilhado" do autor: a ideia é que qualquer pessoa inspecione, quebre e estenda o código — cada camada de dados é um módulo separado, e o README convida a abrir issues e enviar PRs. Uma versão hospedada oficial ("sem instalação, abre no navegador") está em desenvolvimento pela Halfpixel (estúdio que mantém o projeto e desenvolve a versão hospedada).

Principais características

CaracterísticaO que faz
Globo 3D fotorrealistaEsri satellite + Google Photorealistic 3D (com token gratuito Cesium ion) + OSM como fallback
13 camadas de dadosVoos, militares, navios, satélites, terremotos, tráfego, CCTV, rádio, bikeshare, incêndios, missões espaciais, instalações, infraestrutura estática
11 mil+ aeronaves ao vivoTelemetria real via OpenSky e adsb.lol, com histórico de rota e modelos 3D por classe (787, ATR-72, MQ-9...)
Cockpit mode"Entre" no avião rastreado e voe com ele até o pouso, com terreno real sob a câmera
Sensores visuaisTeclas 1–7 re-renderizam o mundo em CRT, NVG (visão noturna), FLIR/IRONBOW (térmico), Noir, Snow
HUD militar e detecçãoOverlay de bounding boxes com IDs em tudo visível + heads-up display tático
Controle por vozAgente de IA com 28 ferramentas: "me leve a Tóquio", "quantos voos estão sobre o Texas agora?" (requer chave OpenAI)
Anotação por vozDesenha polígonos reais, rotas e medidas no mundo — "desenhe a rota do Capitólio ao Zilker Park"
CCTV projetada em 3D~800 câmeras públicas de Austin, Caltrans e TfL projetadas na cena, com volumes de visão (viewshed)
Share linksCâmera, camadas, estilo e até um alvo rastreado serializam na URL — um alvo vivo é um handoff
Keyless-first11 das 13 camadas funcionam sem nenhuma chave; keys são upgrades opcionais via painel POWER UP
Open sourceCódigo auditável no GitHub; cada layer é um módulo extensível; 2.672 testes unitários

Como funciona

O GEV é uma aplicação web (Node.js + Vite no servidor, WebGL no navegador) que consome dezenas de fontes públicas em tempo real e as projeta sobre um globo 3D renderizado com Cesium (motor de renderização geoespacial 3D). Os dados são atualizados a cada 15–30 segundos; em vez de pular entre os frames, o globo renderiza um intervalo atrás do tempo real e interpola entre as posições conhecidas — com dead reckoning (estimativa de posição por extrapolação) preenchendo as lacunas, o que dá movimento suave a feeds irregulares.

Cada camada é um módulo separado com sua própria fonte: voos vêm do OpenSky e adsb.lol (transponders ADS-B reais), navios do AISStream, satélites do CelesTrak (com propagação SGP4 de órbitas), terremotos do USGS, incêndios do NASA FIRMS, câmeras de APIs municipais e rádio do Radio Browser. Para dar o tom de "forbidden cockpit", o GEV adiciona por cima: ícones estáveis no mundo (aeronaves apontam na direção real do voo em qualquer ângulo de câmera), alturas ancoradas no terreno renderizado (aviões param no pátio, não flutuam) e satélites com anéis de órbita travados via realinhamento GMST.

A segurança das chaves também é um caso de estudo: todas as APIs que tocam chaves privadas (OpenAI, AISStream, OpenSky OAuth, frames de câmera) passam por um proxy server-side endurecido, com proteção SSRF (Server-Side Request Forgery, prevenção de requisições a destinos internos), limites de resposta e erros sanitizados. A chave OpenAI nunca toca o navegador — o cliente recebe apenas um token de sessão curto. No modo keyless, o app sobe direto com a base Esri e terreno sem chave; keys são adicionadas pelo painel POWER UP dentro do próprio app, sem editar arquivos.

Casos de uso práticos

Investigação e verificação geoespacial (OSINT)

Para investigador, o valor é a consolidação: em vez de alternar entre Flightradar, MarineTraffic, CelesTrak e USGS, o GEV junta tudo no mesmo globo com contexto espacial. Quer saber quais navios estão indo para um porto, se há atividade militar perto de uma região ou onde estão os incêndios ativos agora? As camadas respondem visualmente — e o clique em qualquer contato abre telemetria completa, com rastro e metadata.

Monitoramento em tempo real de eventos

Jornalistas e analistas acompanham eventos ao vivo: a passagem da ISS sobre uma região, o tráfego aéreo sobre um aeroporto congestionado, o avanço de um incêndio florestal com dados FIRMS da NASA, ou a movimentação de navios durante uma crise. O cockpit mode permite "voar junto" com qualquer aeronave rastreada — útil para entender rotas e padrões.

Análise de infraestrutura crítica

O GEV traz camadas de infraestrutura estática que poucas ferramentas reúnem: 4.351 datacenters, 704 barragens e 712 cabos submarinos rotulados sobre o globo. Para pesquisadores de resiliência, supply chain e segurança de infraestrutura, é uma forma rápida de visualizar a distribuição geográfica desses ativos.

Demonstrações, ensino e storytelling técnico

Com a câmera cinematográfica, o "scene director" captura tours de câmera, e as share links serializam o estado exato da cena — estilo, camadas e até um alvo rastreado. Isso transforma o GEV em uma ferramenta de apresentação poderosa: em vez de explicar tráfego aéreo com palavras, você envia um link que abre a cena ao vivo com aquele voo específico travado.

Aprendizado de OSINT geoespacial e extensão

Por ser open source e modular, o GEV é um ótimo playground de aprendizado: cada camada mostra uma fonte pública diferente, os códigos de integração são legíveis e o convite do projeto é "quebre e estenda". Para quem quer aprender como dados de ADS-B, AIS e TLE viram visualização 3D, é um tutorial vivo.

Download e instalação

O God's Eye View é gratuito e open source. Existem dois caminhos — o mais simples não toca no terminal:

Caminho 1 — Pinokio (um clique):
1. Instale/atualize o Pinokio 8.2+
2. Abra "God's Eye View" na biblioteca do Pinokio
3. Clique em Install e depois Start
Disponível para Windows, macOS e Linux
# Caminho 2 — terminal (Node.js 24.14+ ou 26.x)
git clone https://github.com/bilawalsidhu/gods-eye-view.git
cd gods-eye-view
npm ci
npm run doctor
npm run dev
# abre em http://localhost:4173

Não precisa de conta nem de API keys para começar — o app sobe keyless com imagens Esri e terreno sem chave, e 11 das 13 camadas funcionam sem nenhuma key. Quando quiser turbinar: o painel POWER UP (chip no canto inferior direito) lista cada chave suportada, o que ela ativa e onde conseguir — o primeiro upgrade recomendado é o token gratuito do Cesium ion, que liga as cidades 3D fotorrealistas do Google e o terreno mundial. Links oficiais: repositório no GitHub, site do projeto e série de vídeos no YouTube.

Conclusão

O God's Eye View é a prova de que dados de inteligência não precisam ser classificados para impressionar: com fontes públicas — transponders de aviões, beacons de navios, elementos orbitais, sismógrafos e câmeras de trânsito — e a estética de um cockpit de filme de espionagem, o projeto entrega uma ferramenta de OSINT geoespacial que parece ficção científica e é completamente auditável. Para o investigador, o valor está na consolidação de 13 camadas em um único globo; para o curioso técnico, na possibilidade de abrir o código, entender cada integração e estender do seu jeito. O autor avisa que o presente é a parte barata — o futuro do projeto está em tilar, servir e revirar o histórico em qualquer resolução. Por enquanto, o convite é simples: entre no cockpit, olhe o mundo com outros sensores e lembre-se de que, desta vez, o que você vê é real.

Perguntas frequentes

O God's Eye View é gratuito?

Sim, é open source (código no GitHub) e roda localmente no seu navegador. 11 das 13 camadas funcionam sem nenhuma API key; chaves opcionais são upgrades que ativam recursos extras, como cidades 3D fotorrealistas e controle por voz.

Preciso instalar alguma coisa?

O jeito mais fácil usa o Pinokio (um clique). O caminho técnico clona o repositório e roda com Node.js 24.14+ — três comandos e o app abre em localhost:4173.

Os dados são realmente ao vivo?

Sim, na maioria das camadas. Voos, navios, satélites, terremotos e incêndios vêm de fontes públicas em tempo real (OpenSky, AISStream, CelesTrak, USGS, NASA FIRMS), atualizadas a cada 15–30 segundos. Tráfego é simulado sobre estradas reais e câmeras têm poses estimadas — o próprio app rotula o que é estimativa.

Preciso de chave da OpenAI para usar?

Não. O controle por voz e o resumo de IA do HUD precisam de uma chave OpenAI opcional, mas todo o resto do app funciona sem ela — o botão de voz apenas informa que está indisponível.

Onde ficam as chaves que eu adicionar?

Em arquivos locais ignorados pelo Git (pinokio/ENVIRONMENT no Pinokio, .env no clone via terminal), criados com permissão apenas do dono. As chaves de servidor passam por um proxy endurecido e a chave OpenAI nunca chega ao navegador.

O God's Eye View é legal de usar para investigação?

Sim — todas as fontes são públicas e o código é auditável. Como em toda ferramenta de OSINT, a legalidade está no uso: monitorar dados abertos é legítimo, mas os dados não tornam lícito qualquer uso. Cada camada cita sua fonte, e o app marca claramente o que é estimativa.

Fontes e leituras adicionais

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