項銘濤，衛(wèi) 煒，吳文斌※

（1. 中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所/農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)遙感重點實驗室，北京100081；2. 農(nóng)業(yè)部規(guī)劃設計研究院/農(nóng)業(yè)部耕地利用遙感重點實驗室，北京100125）

0 引言

植被物候指植被受環(huán)境因子和人類活動影響出現(xiàn)的以年為周期的自然現(xiàn)象，包括植被的發(fā)芽、展葉、開花、葉變色和落葉等［1］。植被物候被稱作為全球變化的積分儀和景觀生態(tài)環(huán)境變化的指示器，已成為全球變化領域的研究熱點［2］。傳統(tǒng)的植被物候研究以野外觀測為基礎，依靠人工觀察和記錄單株植被或物種物候信息，雖然簡單易行，但費時費力、覆蓋范圍小，難以進行區(qū)域物候時空分析。星載多光譜傳感器具有大區(qū)域、快速、重復觀測能力，能夠反映植被的季節(jié)性生長發(fā)育過程及其年際變化特點，為大中尺度植被物候研究提供了有利條件。遙感技術使得受自然環(huán)境制約無法到達地區(qū)可以進行植被物候動態(tài)監(jiān)測，也使得物候觀測對象從植被個體轉(zhuǎn)變?yōu)橹脖簧鷳B(tài)系統(tǒng)，由點向面的空間尺度轉(zhuǎn)換［3］，可實現(xiàn)從地區(qū)到全球尺度的植被物候變化研究，有助于強化人們關于生物圈與大氣圈相互作用機理的認識、深入理解全球變化及其與陸地生態(tài)系統(tǒng)的作用關系。

植被物候遙感提取的主要原理是利用遙感特征參量探測發(fā)現(xiàn)植被在形態(tài)上發(fā)生顯著變化所對應的日期，以及從生長開始到結束所經(jīng)歷的時間。國內(nèi)外很多學者圍繞植被物候參數(shù)遙感提取開展了很多研究，并對該領域有關重點技術方法進行了總結評述，然而，目前尚缺乏系統(tǒng)性梳理和總結植被物候參數(shù)遙感提取的綜述性論文?；诖?，文章擬對植被物候參數(shù)遙感提取遙感數(shù)據(jù)源、提取技術、結果驗證途徑等進行詳細闡述、分析、歸納和總結，完整地描述了植被物候參數(shù)遙感提取的整個過程；最后從植被物候遙感提取的研究對象、數(shù)據(jù)來源、技術方法和結果驗證等方面討論了當前植被物候遙感提取存在的主要問題及未來的發(fā)展趨勢。

1 植被物候遙感提取的數(shù)據(jù)源

1.1 遙感專題指數(shù)

歸一化差異植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）能夠很好地反映綠色植被的長勢、生物量和覆蓋度等信息，是植被物候遙感提取中使用最為廣泛的植被指數(shù)［4］。如AVHRR-NDVI應用于我國華北地區(qū)耕地種植制度和物候空間格局特征監(jiān)測、中亞地區(qū)27年植被生長季開始日期、生長季長度、生長季NDVI峰值等物候參數(shù)提?。?-6］；VGT-NDVI數(shù)據(jù)被應用于華北和東北地區(qū)作物典型物候期、北方地區(qū)的耕地種植制度和不同生長季耕地物候的提?。?-9］；MODIS-NDVI數(shù)據(jù)應用于北半球植被生長季開始/結束日期以及生長季長度等物候參數(shù)提取［10］；馮莉等［11］比較了HJ-1A-NDVI和MODIS-NDVI提取植被物候特征的結果，提出HJ-1A-NDVI數(shù)據(jù)存在的問題。然而，需要說明的是，雖然NDVI對大氣影響進行了一定程度的校正，但仍然存在著殘留氣溶膠引起的植被指數(shù)衰減問題；同時研究發(fā)現(xiàn)植被覆蓋度為25%～80%時，NDVI隨植被生物量呈近似線性增長，植被覆蓋度大于80%時，NDVI呈現(xiàn)出飽和趨勢，對植被檢測的靈敏度下降［12］。為此，增強型植被指數(shù)（Enhanced Vegetation Index，EVI）被提出，其引入藍光波段反射率和土壤調(diào)節(jié)參數(shù)對殘留氣溶膠和土壤背景影響進行校正。劉珺等［13］、徐巖巖等［14］利用MODIS-EVI分別對黃淮海夏玉米、東北水稻的關鍵物候期進行了提?。籑ODIS-EVI數(shù)據(jù)被分別應用于美國中西部玉米和大豆關鍵物候節(jié)點、非洲植被2001～2015返青期、成熟期、生育期長度3個主要物候參數(shù)的提取等［15-16］。

除NDVI和EVI之外，其他植被指數(shù)也在物候提取研究中得到應用。如修正土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（Modified Soil Adjusted Vegetation Index）［17-19］和寬動態(tài)范圍植被指數(shù)（Wide Dynamic Range Vegetation Index）［20-21］。一些專題指數(shù)如歸一化差異水分指數(shù)（Normalized Difference Water Index）［22-23］、葉面積指數(shù)（Leaf Area Index）［24-26］、MERIS 陸地葉綠素指數(shù)（MERIS Terrestrial Chlorophyll Index）［27］、微波植被光學厚度（Vegetation Optical Depth）［28］等也應用于遙感提取植被物候。

1.2 遙感數(shù)據(jù)來源

在眾多星載傳感器中，NOAA/AVHRR、SPOT/VGT和EOS/MODIS是目前獲取時間序列植被指數(shù)的主要傳感器，Envisat/MERIS［27］和HJ-1A、1B/CCD［29-30］等傳感器也是部分研究植被指數(shù)的來源。已有研究大多直接使用標準植被指數(shù)產(chǎn)品，避免了原始數(shù)據(jù)處理巨大的工作量，也適用于進行對比分析［31］；部分研究則利用反射率數(shù)據(jù)通過自行處理獲得時序植被指數(shù)［32］。表1列舉出了NOAA/AVHRR、SPOT/VGT和EOS/MODIS 3種主要傳感器常用于遙感物候提取的標準植被指數(shù)產(chǎn)品。AVHRR時序植被指數(shù)標準產(chǎn)品中的PAL數(shù)據(jù)波段信息豐富，GIMMS數(shù)據(jù)時間序列較長和較完整，兩者是大尺度植被物候遙感提取中廣泛應用的AVHRR植被指數(shù)。VGT時序植被指數(shù)標準產(chǎn)品主要包括VGT-S和VGT-D數(shù)據(jù)。VGT-S數(shù)據(jù)進行了輻射、大氣和幾何校正等預處理，包括反射率、植被指數(shù)以及輔助參數(shù)數(shù)據(jù)，而VGT-D在VGT-S的基礎上考慮了BRDF影響。MODIS標準數(shù)據(jù)產(chǎn)品種類豐富，包括標定產(chǎn)品、大氣產(chǎn)品、海洋產(chǎn)品和陸地產(chǎn)品系列等，其中植被指數(shù)產(chǎn)品主要為MOD13和MYD13系列，可提供不同空間分辨率的標準數(shù)據(jù)產(chǎn)品，目前植被物候遙感提取中較為常用的是MOD13Q1、MOD13A1和MOD13A2等［33］。

表1 植被物候遙感提取中常用的傳感器植被指數(shù)產(chǎn)品Table 1 Data products of frequently-used sensors for vegetation phenology extraction by remote sensing

2 植被物候遙感提取的技術方法

植被物候遙感提取主要利用時間序列植被指數(shù)是植被生長狀況指示器的特征，其能夠表現(xiàn)出與植被生物學特征相關的周期變化，呈現(xiàn)出一定的季節(jié)和年際規(guī)律［34-35］。時間序列植被指數(shù)受到如太陽高度角、觀測角、和云、水汽、氣溶膠、冰雪等等多種因素干擾，出現(xiàn)許多噪聲、曲線呈現(xiàn)鋸齒狀的不規(guī)則波動，無法直接進行趨勢分析和信息提取，所以有必要對時間序列植被指數(shù)數(shù)據(jù)進行去噪和平滑處理，即時序植被指數(shù)重建［36］。在重構后的時序植被指數(shù)曲線基礎上，可以利用數(shù)學算法提取描述植被生長關鍵物候期的特征節(jié)點，實現(xiàn)植被物候參數(shù)的獲?。?7］。

2.1 時序植被指數(shù)重構技術

雖然遙感標準數(shù)據(jù)產(chǎn)品進行了一定預處理，但仍保留了很多噪聲，導致時間序列植被指數(shù)曲線周期性變化趨勢不明顯，因此，需要對時序植被指數(shù)進行去噪和平滑等預處理，重構遙感數(shù)據(jù)的時間序列曲線［38-39］。國內(nèi)外研究者提出了很多時間序列遙感數(shù)據(jù)重構方法。顧娟等［40］將時序植被指數(shù)重構方法分為時間域處理法和頻率域處理法2類；陳效逑等［41］分為空間域處理法、時間域處理法和非時空域處理法3類；吳文斌等［42］也歸結為3類，即閾值去除法、基于濾波的平滑方法和非線性擬合法；侯東等［43］根據(jù)重構方式將其分為基于信號處理的頻域分析法和基于統(tǒng)計模型的分時段重構法2類。該文從不同方法各自的特點出發(fā)，將時間序列植被指數(shù)重構方法歸納為兩大類，即濾波方法和函數(shù)擬合方法（表2）。

濾波方法分為時域濾波和頻域濾波。時域濾波是一種局部處理的方法，在給定大小的濾波窗口內(nèi)采用某種方法對時序數(shù)據(jù)中的噪聲進行處理，濾波窗口大小會影響最終的濾波效果；頻域濾波則是通過數(shù)學變換將數(shù)據(jù)從時間域轉(zhuǎn)換到頻率域，通常噪聲存在于高頻部分，利用低通濾波器實現(xiàn)去噪目的，是一種整體處理的方法。常用的濾波方法包括Savitzky-Golay濾波法［44-46］、最佳指數(shù)斜率提取法（Best Index Slope Extraction）［47-48］、滑動中值/均值濾波法［49-50］、時間窗口線性內(nèi)插法（Temporal Window Operation）［51］、中值/均值迭代濾波法［52］、迭代插值數(shù)據(jù)重構法（Iterative Interpolation for Data Reconstruction）［53］和基于傅里葉/小波變換的頻域低通濾波法［54-55］。此外，5點平滑法［56-57］、4253H兩次濾波法［58］、3RSSH兩次濾波法［59］等濾波方法也得到應用。函數(shù)擬合方法則是通過某種形式的函數(shù)對時序數(shù)據(jù)曲線進行最小二乘擬合，用擬合得到的平滑曲線代替原來的時序數(shù)據(jù)曲線，以此實現(xiàn)平滑去噪。同樣，函數(shù)擬合方法存在局部處理和整體處理之分，其中經(jīng)過局部擬合的曲線需要一個整體函數(shù)將它們連接起來以構成最終的擬合曲線。常用的函數(shù)擬合方法包括非對稱高斯函數(shù)（Asymmetric Gaussian）擬合法［60］、雙Logistic函數(shù)（Double Logistic）擬合法［61-62］和傅里葉函數(shù)擬合法（其中包括時間序列諧波分析法（Harmonic Analysis of Time Series））［63-64］和 Sellers算法［65］及其改進方法［66-67］。此外，如分段Logistic函數(shù)（Piecewise Logistic）擬合法［68］、多項式擬合法［69］和其他形式函數(shù)擬合法［70-72］也得到應用。

表2 時間序列植被指數(shù)重構方法分類Table 2 Summary of time series data reconstruction methods

2.2 植被物候參數(shù)提取方法

全球研究學者研發(fā)多種植被物候參數(shù)提取技術方法。Reed等［73］將其歸結為3類，即閾值法、拐點法和曲線斜率法；武永峰等［74］、李明等［75］和侯學會等［76］認為利用遙感手段提取植被物候參數(shù)的方法包括閾值方法、滑動平均方法、求導方法和擬合方法等4類；陳效逑等［41］劃分為閾值法、時間序列法、物候期頻率分布型—遙感綜合法、主成分分析法和曲線擬合法等5類；夏傳福等［24］則總結為6類，包括閾值法、滑動平均法、擬合法、最大斜率法、累積頻率法和主成分分析法。上述不同的方法中擬合法多次提到，該方法是通過函數(shù)模型擬合時序遙感數(shù)據(jù)進而進行物候信息提取，嚴格上講其屬于時序數(shù)據(jù)預處理方法范疇。本文根據(jù)不同方法各自的特點并參考前述幾種分類，將植被物候信息提取方法分為閾值法、曲線特征法和數(shù)學分析法3類（表3）。

閾值法的最大特點是利用植被指數(shù)達到某一閾值時所對應的日期確定植被物候期，包括固定閾值法［77-79］和動態(tài)閾值法［80-82］，物候累積頻率法［57，83］由于涉及閾值也被劃分到閾值法中。曲線特征法是對經(jīng)過函數(shù)擬合得到的數(shù)據(jù)曲線進行分析，根據(jù)其變化特征來獲取植被物候參數(shù)，常用的方法包括最大變化斜率法［84］、曲率變化極值法［68］和滑動平均法［85］。數(shù)學分析法是通過數(shù)學模型或數(shù)學變換手段來提取包含在時序遙感數(shù)據(jù)中的植被物候信息，代表性方法有主成分分析法（包括奇異值分解法（Singular Value Decomposition）與模型結合法［86］以及經(jīng)驗正交函數(shù)分析法（Empirical Orthogonal Function resolution）［87］）、傅里葉諧波分析法（包括時間序列諧波分析法（HANTS）［88］、季節(jié)趨勢疊加分解法（Breaks For Additive Seasonal and Trend）［89］）和經(jīng)驗公式法［90］。

表3 植被物候參數(shù)遙感提取主要方法Table 3 Summary of vegetation phenology extraction methods

3 植被物候遙感提取結果驗證

3.1 驗證方法

利用地面物候觀測數(shù)據(jù)進行驗證最常用的驗證方法，但直接將地面物候觀測數(shù)據(jù)用于遙感結果驗證會存在一些問題。這是因為兩種觀測手段得到的物候數(shù)據(jù)所描述的對象不同，地面觀測關注的是具有一定代表性的單株植被或物種的物候特征，而遙感物候描述的是像元內(nèi)的植被群體整體的物候特征。因此，地面觀測數(shù)據(jù)需要經(jīng)過預處理后才可以用于遙感結果的驗證，常用的處理方法包括典型物候期法、物候頻率統(tǒng)計法和物候頻率分布型法［91］。典型物候期法是根據(jù)區(qū)域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)的分布特點，選擇具有代表性的植被物種及其特定的物候期與遙感監(jiān)測關鍵物候節(jié)點相互對應［90，92］。物候頻率統(tǒng)計法采用目標區(qū)域生態(tài)群落內(nèi)所有植被某一物候現(xiàn)象發(fā)生日期的特定累積頻率表征該生態(tài)群落整體的物候特征［93］。物候頻率分布型法是將地面物候觀測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成與遙感物候結果對應的數(shù)據(jù)，在此基礎上再進行驗證工作［83］。此外，還可以通過計算物候特征的時空均值進行驗證［94］。

在地面觀測數(shù)據(jù)缺失的情況下，利用模型模擬數(shù)據(jù)對遙感提取結果進行驗證也是常用的驗證方法。根據(jù)環(huán)境驅(qū)動因子可將物候模型分為氣候經(jīng)驗模型和碳吸收模型。氣候經(jīng)驗模型根據(jù)植被與氣候因子之間的經(jīng)驗關系模擬植被物候現(xiàn)象，通常由溫度、水分和日照等作為氣候經(jīng)驗模型的驅(qū)動因子。碳吸收模型是以植被同環(huán)境通過光合和呼吸作用進行的碳交換為基礎構建的物候模型，能夠反映植被物候的變化過程，降低了經(jīng)驗在模型構建中的作用，提高了模型對物候變化的預測水平。物候模型可以利用氣候和環(huán)境數(shù)據(jù)模擬區(qū)域內(nèi)植被的物候特征，能夠較好地解釋植被物候的變化或異常情況，其模擬結果可用于遙感提取植被物候結果的驗證［91］。然而，物候模型往往是針對特定的植被物種或特定的區(qū)域建立，應用于其他區(qū)域時其適用性需要重點關注。此外，物候模型需要諸多輸入?yún)?shù)來驅(qū)動模型，在既缺乏地面觀測數(shù)據(jù)又無法獲取這些輸入?yún)?shù)時，該方法應用會受到限制。

利用他人研究成果來驗證植被物候遙感提取結果通常是在缺乏地面觀測數(shù)據(jù)，同時也無法物候模擬數(shù)據(jù)的情況下使用。由于研究的目、方法以及時間和空間尺度上的差異，這種方法僅能反映出不同研究結果的總體趨勢是否具有一致，而不能定量評價植被物候參數(shù)遙感提取精度。如李明等［75］在基于遙感方法研究長白山地區(qū)植被物候期變化趨勢時，采用了其他文獻中的研究成果以及小部分氣象局的物候觀測資料與其提取的植被物候參數(shù)結果進行比較，發(fā)現(xiàn)與大多數(shù)的研究成果具有一致性。另外，也有研究使用遙感物候產(chǎn)品作為參考來驗證所提取的植被物候參數(shù)［24］。

此外，與植被物候存在較強關系的植物生理參量的觀測數(shù)據(jù)也可作為植被物候遙感提取結果驗證的間接數(shù)據(jù)［95］。這些生理參量通常是一些與碳通量有關的參數(shù)，包括凈生態(tài)系統(tǒng)交換（Net Ecosystem Exchange）［92］、植物面積指數(shù)（Plant Area Index）、光合有效輻射（Photosynthetically Active Radiation）和光合有效輻射分量（Fraction of Photosynthetically Active Radiation）等。

3.2 誤差來源

遙感數(shù)據(jù)的時間和空間分辨率對植被物候提取具有重要影響。多數(shù)學者采用多天合成的植被指數(shù)產(chǎn)品作為物候提取的數(shù)據(jù)源，合成算法和合成影像的時間間隔會影響數(shù)據(jù)源的時間分辨率，進而影響植被物候遙感監(jiān)測結果。Zhou等［96］基于MODIS-NDVI數(shù)據(jù)研究時間分辨率、時間間隔數(shù)量、缺失數(shù)據(jù)對HANTS算法重構時間序列數(shù)據(jù)集準確性的影響。研究表明，時間分辨率、時間間隔數(shù)量在所有季節(jié)性和非季節(jié)性的情況下都不應太大，植被生長起點、終點和峰值點都是影響重構效果的關鍵位置。Zhang等［97］同樣基于MODIS-EVI數(shù)據(jù)，研究時間分辨率和缺失數(shù)據(jù)對Logistic算法的影響。研究表明，當遙感數(shù)據(jù)源的時間分辨率在6-16d時，即使原始的逐日數(shù)據(jù)中存在不確定性，植被物候的遙感監(jiān)測結果仍然能夠達到較高精度；若植被生長起點日期附近缺失了數(shù)據(jù)，植被物候監(jiān)測結果的精度將會大幅降低，當存在一個缺失數(shù)據(jù)時，相對誤差將達4%，當存在兩個缺失數(shù)據(jù)時，相對誤差將達到20%。遙感提取的物候是像元內(nèi)植被群體所組成的整體物候特征，遙感數(shù)據(jù)源的空間分辨率對于地表覆蓋類別和地形復雜的空間描述具有重要作用，也會影響植被物候遙感提取結果。Peng等［98］基于MODIS-EVI數(shù)據(jù)，在美國本土地區(qū)，將250m空間分辨率重采樣到不同空間分辨率的數(shù)據(jù)（2m×250m、3m×250m、4m×250m、…、35m×250m），研究植被生長起點監(jiān)測的尺度效應。研究表明，在整個生態(tài)系統(tǒng)區(qū)域，總體植被生長起點大致相同，相差不到5d，局部區(qū)域的植被生長起點差異很大，并且東北部比南部和西部區(qū)域的差異小，這是由于植被生長起點的尺度效應受土地景觀片段、土地覆蓋類型、尤其是綠度空間變化導致的植被類別異質(zhì)性的影響。

除遙感數(shù)據(jù)的時間和空間分辨率外，植被物候提取技術方法也對結果具有重要影響。不同監(jiān)測方法的原理不同，導致對噪聲點的選擇和處理方式不同，重構的植被指數(shù)曲線及函數(shù)表達式均不同，計算得到的物候參數(shù)值會有一定差異。Schwartz等［99］基于MODIS-NDVI/EVI產(chǎn)品，采用Logistic函數(shù)法、DMA、雙Logistic函數(shù)法、SMN和TIMESAT這5種重構方法測算了植被的生長季起點，利用SI的模擬結果和地面物候觀測數(shù)據(jù)進行驗證。結果表明，不同方法得到的植被物候監(jiān)測結果差異較大，雙Logistic函數(shù)法表現(xiàn)最佳。Cai等［37］基于MODIS-NDVI產(chǎn)品，采用Savitzky-Golay濾波、局部加權回歸散點圖平滑、樣條平滑、非對稱高斯函數(shù)擬合、雙logistic函數(shù)擬合這5種方法計算生長季起點、生長季終點、生長季長度、生長季植被指數(shù)積分，利用地面塔測量NDVI和總初級生產(chǎn)力來驗證。結果表明，所有平滑方法都能降低噪聲，沒有一個方法最有效，其中，當校準參數(shù)最優(yōu)時，Savitzky-Golay濾波和局部加權回歸散點圖平滑得到的結果非常準確，當校準參數(shù)無法確定時，非對稱高斯函數(shù)擬合和雙logistic函數(shù)擬合對季節(jié)的動態(tài)描述最好?？梢?，監(jiān)測方法的精度和表現(xiàn)不盡相同，很難從現(xiàn)有的監(jiān)測方法中找到對所有數(shù)據(jù)源和植被類型等均具有普適性的最好方法。

4 總結與展望

近年來，目前國內(nèi)外學者圍繞植被物候遙感提取開展了大量研究，在理論、技術方法和應用方面都取得明顯進展。然而，植被物候遙感提取仍然存在一些關鍵科學問題，需要進一步進行深入研究。

（1）研究對象。目前植被物候遙感提取研究多集中于森林、草原等自然植被物候，以農(nóng)業(yè)植被為對象的研究相對較少，而且這些研究多是圍繞特定作物類型開展。未來需要加強對農(nóng)業(yè)植被物候參數(shù)遙感提取研究，然而，農(nóng)業(yè)植被受到自然環(huán)境與人類活動的雙重影響，其復雜性、時空差異更強，這給農(nóng)業(yè)植被物候信息提取帶來重大挑戰(zhàn)。

（2）數(shù)據(jù)來源。已有的研究多基于單一傳感器數(shù)據(jù)，單一數(shù)據(jù)源往往受到數(shù)據(jù)質(zhì)量、時空連續(xù)性以及可獲取性等因素的限制，在大范圍、長時間序列的植被物候遙感提取時明顯不足。因此，選擇多傳感器進行協(xié)同融合，構建具有高時間分辨率、高空間分辨和高質(zhì)量的時間序列數(shù)據(jù)集，發(fā)展不依賴于特定傳感器的植被物候多源遙感協(xié)同監(jiān)測技術，是未來提升植被物候參數(shù)遙感提取精度的有效途徑。

（3）技術方法。雖然不同學者研發(fā)了很多時序遙感數(shù)據(jù)重建和植被物候信息提取方法，但目前還沒有適合不同區(qū)域、不同植被類型、長時間序列植被物候遙感提取的統(tǒng)一方法。因此，需要重點開展不同方法的適宜性研究，考慮采用差異化策略構建針對不同區(qū)域和植被類型的時序遙感數(shù)據(jù)重建和植被物候信息提取技術體系，是植被物候遙感提取研究未來一個重要的發(fā)展方向。

（4）結果驗證。利用地面觀測數(shù)據(jù)、模型模擬數(shù)據(jù)以及其他研究成果是當前植被物候遙感提取結果驗證的主要方法，然而地面觀測數(shù)據(jù)與遙感觀測之間的不匹配、模型模擬的輸入?yún)?shù)獲取以及其他研究成果的不確定性等問題，嚴重影響植被物候遙感提取結果驗證。建立完整的、覆蓋典型植被和氣候類型的植被物候地面觀測網(wǎng)絡，通過標準化的地面觀測數(shù)據(jù)驗證遙感提取結果將是未來的主要方向。

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