CN106802289B - 基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法及系统,方法包括:从测深激光数据中的全波形数据中筛选出有效的激光测深点;并从全波形数据提取筛选出的每个有效的激光测深点的发射强度和回波强度,根据算法对回波强度提取后生成水体后向散射波形对应的水体后向散射函数;从单个激光测深点对应的水体后向散射函数中选取若干个预定时间间隔的时间点对,计算每个时间点对的初始漫衰减系数;根据各个时间点对的初始漫衰减系数的平均值为激光测深点的最终漫衰减系数。本发明可运用单个测深点的全波形数据即可计算出漫衰减系数值,而且不需要获取每个测深点的深度值和回波强度信息,漫衰减系数计算精度高。
Description
技术领域
本发明涉及激光通信技术领域,尤其涉及一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法及系统。
背景技术
漫衰减系数是水体的固有光学性质,反映了光照在水体中的变化和分布,直接影响到水体的透明度和真光层深度。研究漫衰减系数的特性可以更好的了解水体的光学性质和光学类型,分析水质、水生物、水文要素和水化学性质,以及海洋热交换,浮游植物光合作用等,为水体的环境质量评价和水体环境生态修复提供基础资料。
由于自然光在水中的传输是一个吸收和散射的复杂过程,再加上技术条件的限制,对漫衰减系数进行直接测量相对比较困难,目前大部分实地测量漫衰减系数的方式主要为船载或者岸基的实地测量系统(使用赛奇盘等工具),这些方法费时费力;运用星载遥感数据可以间接获得漫衰减系数,主要是通过测量不同深度的辐照度,对不同深度的辐照度值进行指数回归从而计算漫衰减系数。但是这种被动遥感的方法受到诸多限制,例如多云雾天气、夜间都无法测量,且测量精度和分辨率都比较低,为水体的环境质量评价和水体环境生态修复带来不便。
因此,现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
鉴于现有技术的不足,本发明目的在于提供一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法及系统,旨在解决现有技术中漫衰减系数计算方法在例如多云雾天气、夜间都无法测量,且测量精度和分辨率都比较低,为水体的环境质量评价和水体环境生态修复带来不便的技术问题。
本发明的技术方案如下:
一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法,其中,方法包括步骤:
A、获取测深激光数据中的全波形数据,从全波形数据中筛选出有效的激光测深点;
B、从全波形数据提取筛选出的每个有效的激光测深点的发射强度和回波强度,根据算法对回波强度提取,生成水体后向散射波形对应的水体后向散射函数;
C、从单个激光测深点对应的水体后向散射函数中选取若干个预定时间间隔的时间点对,计算每个时间点对的初始漫衰减系数;
D、根据各个时间点对的初始漫衰减系数计算得到的平均值为激光测深点的最终漫衰减系数。
所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法,其中,所述步骤A具体包括步骤:
A1、获取机载激光雷达测量得到的测深激光数据,读取测深激光数据中的全波形数据;
A2、去除由于系统误差和噪声造成的无效点,根据激光测深点的位置和深度,筛选得到有效的激光测深点。
所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法,其中,所述步骤B具体包括步骤:
B1、从全波形数据中提取筛选出的每个有效的激光测深点的发射强度和回波强度;
B2、采用高斯分解算法对回波强度进行提取后生成水体后向散射波形对应的水体后向散射函数。
所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法,其中,所述步骤C具体包括步骤:
C1、获取单个激光测深点对应的水体后向散射函数中选取若干个时间点对,每个时间点对的时间隔为预定时间间隔;
C2、在一个时间点对中分别提出两个时间点的后向散射回波信号强度,分别通过两个时间点与表面回波峰值间的时间差计算出时间点到水面的距离,计算出每个时间点对的初始漫衰减系数。
所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法,其中,所述步骤D具体为:
D1、获取所有时间点对的初始漫衰减系数进行相加后计算平均值,平均值为激光测深点的最终漫衰减系数。
一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统,其中,系统包括:
有效测深点筛选模块,用于获取测深激光数据中的全波形数据,从全波形数据中筛选出有效的激光测深点;
水体后向散射函数生成模块,用于从全波形数据提取筛选出的每个有效的激光测深点的发射强度和回波强度,根据算法对回波强度提取,生成水体后向散射波形对应的水体后向散射函数;
初始漫衰减系数计算模块,用于从单个激光测深点对应的水体后向散射函数中选取若干个预定时间间隔的时间点对,计算每个时间点对的初始漫衰减系数;
最终漫衰减系数计算模块,用于根据各个时间点对的初始漫衰减系数计算得到的平均值为激光测深点的最终漫衰减系数。
所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统,其中,所述有效测深点筛选模块具体包括:
全波形数据读取单元,用于获取机载激光雷达测量得到的测深激光数据,读取测深激光数据中的全波形数据;
有效点筛选单元,用于去除由于系统误差和噪声造成的无效点,根据激光测深点的位置和深度,筛选得到有效的激光测深点。
所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统,其中,所述水体后向散射函数生成模块包括:
回波强度提取单元,用于从全波形数据中提取筛选出的每个有效的激光测深点的发射强度和回波强度;
水体后向散射函数生成单元,用于采用高斯分解算法对回波强度进行提取后生成水体后向散射波形对应的水体后向散射函数。
所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统,其中,所述初始漫衰减系数计算模块具体包括:
时间点对选取单元,用于获取单个激光测深点对应的水体后向散射函数中选取若干个时间点对,每个时间点对的时间隔为预定时间间隔;
初始系数计算单元,用于在一个时间点对中分别提出两个时间点的后向散射回波信号强度,分别通过两个时间点与表面回波峰值间的时间差计算出时间点到水面的距离,计算出每个时间点对的初始漫衰减系数。
所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统,其中,所述最终漫衰减系数计算模块具体用于获取所有时间点对的初始漫衰减系数进行相加后计算平均值,平均值为激光测深点的最终漫衰减系数。
本发明提供了一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法及系统,本发明可运用单个测深点的全波形数据即可计算出漫衰减系数值,而且不需要获取每个测深点的深度值和回波强度信息,特别是对于较为浑浊和水质不均匀的水体,漫衰减系数计算精度高。
附图说明
图1为本发明的一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法的较佳实施例的流程图。
图2a为本发明的一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法的第一具体应用实施例的通过高斯分解,获取的回波示意图。
图2b为本发明的一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法的第二具体应用实施例的通过高斯分解,获取的回波示意图。
图3为本发明的一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法的第三具体应用实施例的回波波形和时间点对示意图。
图4为本发明的一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统的较佳实施例的功能原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确,以下对本发明进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明还提供了一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法的的较佳实施例的流程图,如图1所示,方法包括步骤:
S100、获取测深激光数据中的全波形数据,从全波形数据中筛选出有效的激光测深点。
具体地,采用机载激光测深系统获取测深激光数据。机载激光测深系统具有高精度,高分辨率,灵活机动,快速高效和全覆盖的特点。可测得0.5-80米水深漫衰减系数值,本方法主要是通过激光在水体中的后向散射回波波形获取漫衰减系数。从用机载激光测深系统中的全波形数据中筛选出有效的激光测深点。其中,激光束从发射到接受的过程中,激光接收器每隔1ns记录一次强度信息,从而形成完整的激光发射波形和回波波形,简称全波形。其中有效的激光测深点是指去除陆地上的激光点,只留下水面上的激光点;而且在水面的上的激光点的回波强度记录值不为0的点为有效激光测深点。
进一步的实施例中,步骤S100具体包括步骤:
S101、获取机载激光雷达测量得到的测深激光数据,读取测深激光数据中的全波形数据;
S102、去除由于系统误差和噪声造成的无效点,根据激光测深点的位置和深度,筛选得到有效的激光测深点。
具体实施时,机载激光测深系统采用机载激光雷达,从机载激光雷达测深数据中读取全波形数据,去除由于系统误差和噪声造成的无效点,根据激光测深点的位置和深度信息,选取有效的水上激光点。
S200、从全波形数据提取筛选出的每个有效的激光测深点的发射强度和回波强度,根据算法对回波强度提取,生成水体后向散射波形对应的水体后向散射函数。具体地,从全波形数据中提出有效的激光测深点的发射强度和回波强度,具体地,回波强度是根据发射强度及机载激光雷达系统参数等数据计算得到。对回波强度对应的函数进行提取后,生成水体后向散射波形对应的水体后向散射函数。
进一步地,步骤S200具体包括步骤:
S201、从全波形数据中提取筛选出的每个有效的激光测深点的发射强度和回波强度;
S202、采用高斯分解算法对回波强度进行提取后生成水体后向散射波形对应的水体后向散射函数。
具体实施时,提取每个激光点的发射强度和回波强度。机载激光雷达测深回波信号强度的方程如下所示:
其中,Pb表示激光接受器接受到的底部回波强度,Pw表示体散射回波强度,PT表示激光发射强度,ρ表示底质反射率,η表示系统的综合衰减系数,Fp表示视场角系数,nw表示水体折射率,Ar表示激光接受器的孔径面积,θ表示天顶角,M(θi)表示热点效应,N(θi)表示脉冲拉伸效应H表示飞机的飞行高度,D表示水深,τ表示大气的光学厚度,β表示体散射系数。激光雷达回波信号由三部分组成:水面回波,水底回波,水体后向散射回波。其中,在水体的后向散射部分,激光强度呈指数衰减。因此通过提取水体后向散射波形,我们可以反演出水体的漫衰减系数。
运用高斯分解算法提取出水体后向散射波形。水体后向散射函数可以表示为:
其中S=RηFpArM(θi)N(θi)cos2θie-2τ (4)
高斯分解算法假定后向散射波形是由多个高斯函数重叠构成,因此通过拟合值函数fc(t),可以分别得到每个高斯函数的参数值。
其中N表示用于拟合的高斯函数的数目,WR,αi,μi,andδi分别表示接受的回波信号强度,第i个高斯函数的信号强度,位置和半波长。这里我们将N设为2,拟合出表面回波和底部回波,再用接受的总的回波信号减去表面回波和底部回波,即可得到水体后向散射回波强度。如图2a和图2b所示,图2a中,有三条波形,分别表示通过高斯分解,获得表面回波,底部回波和体散射回波,其中1为接受回波波形,2为拟合波形,3为体散射波形。图2b中有三条波形,分别表示通过高斯分解,获得表面回波,体散射回波(底部回波为0),其中4为接受回波波形,5为拟合波形,6为体散射波形。不论是否可以接收到底部回波信号,运用这种方法,我们都可以得到水体后向散射回波波形。
S300、从单个激光测深点对应的水体后向散射函数中选取若干个预定时间间隔的时间点对,计算每个时间点对的初始漫衰减系数。
具体实施时,从获取的有效单个激光测深点对应水体后向散射函数中选取若干个预定时间间隔的时间点对,分别计算每个时间点对的初始漫衰减系数。
步骤S300具体包括步骤:
S301、获取单个激光测深点对应的水体后向散射函数中选取若干个时间点对,每个时间点对的时间隔为预定时间间隔;
S302、在一个时间点对中分别提出两个时间点的后向散射回波信号强度,分别通过两个时间点与表面回波峰值间的时间差计算出时间点到水面的距离,计算出每个时间点对的初始漫衰减系数。
具体实施时,从水体后向散射函数波形中选取多个时间点对(a1-a2),(a3-a4),(a5-a6)…(an-1-an),如图3所示。这里我们将每个时间点对的间隔设为1ns。时间点对的数目取决于后向散射波形的时间长度。
计算每个时间点对的漫衰减系数。在一个时间点对(a1-a2)中分别提取点a1与点a2的后向散射回波信号强度(和),并通过该时间点与表面回波峰值之间的时间差求出该时间点到水面的距离(D1和D2),即通过时间点的时间间隔,乘以光速得到该时间点离水面的理论距离。代入公式(3),消去海底斜率和底质反射率等变量的影响,即可求出漫衰减系数。
则有
S400、根据各个时间点对的初始漫衰减系数计算得到的平均值为激光测深点的最终漫衰减系数。
具体实施时,步骤S400具体包括步骤:
S401、获取所有时间点对的初始漫衰减系数进行相加后计算平均值,平均值为激光测深点的最终漫衰减系数。
具体实施时,计算激光测深点的漫衰减系数平均值。将多个时间点对求出的漫衰减系数值进行平均,即可得到该点最终的漫衰减系数值。
由以上方法实施例可知,本发明提供了一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法,首先选取水面上的激光点,然后运用高斯分解算法获取水体后向散射回波信号,从后向散射回波波形中选取多个时间点对,将每个时间点对中对应的回波强度相除,可消去多个未知变量,从而得到每个点对的漫衰减系数,再将多个点对的漫衰减系数平均,即可得到该测深激光点的漫衰减系数值。相对于传统的拟合方法,本方法具有两个显著的优点:一是不需要获取每个测深点的深度值和回波强度信息。二是运用单个测深点的全波形数据即可计算出漫衰减系数值。特别是对于较为浑浊和水质不均匀的水体,我们的方法更显出优越性。
本发明提供了一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统的较佳实施例的功能原理框图,如图4所示,其中,系统包括:
有效测深点筛选模块,用于获取测深激光数据中的全波形数据,从全波形数据中筛选出有效的激光测深点;具体如方法实施例所述。
水体后向散射函数生成模块,用于从全波形数据提取筛选出的每个有效的激光测深点的发射强度和回波强度,根据算法对回波强度提取,生成水体后向散射波形对应的水体后向散射函数;具体如方法实施例所述。
初始漫衰减系数计算模块,用于从单个激光测深点对应的水体后向散射函数中选取若干个预定时间间隔的时间点对,计算每个时间点对的初始漫衰减系数;具体如方法实施例所述。
最终漫衰减系数计算模块,用于根据各个时间点对的初始漫衰减系数计算得到的平均值为激光测深点的最终漫衰减系数;具体如方法实施例所述。
所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统,其中,所述有效测深点筛选模块具体包括:
全波形数据读取单元,用于获取机载激光雷达测量得到的测深激光数据,读取测深激光数据中的全波形数据;具体如方法实施例所述。
有效点筛选单元,用于去除由于系统误差和噪声造成的无效点,根据激光测深点的位置和深度,筛选得到有效的激光测深点;具体如方法实施例所述。
所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统,其中,所述水体后向散射函数生成模块包括:
回波强度提取单元,用于从全波形数据中提取筛选出的每个有效的激光测深点的发射强度和回波强度;具体如方法实施例所述。
水体后向散射函数生成单元,用于采用高斯分解算法对回波强度进行提取后生成水体后向散射波形对应的水体后向散射函数;具体如方法实施例所述。
所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统,其中,所述初始漫衰减系数计算模块具体包括:
时间点对选取单元,用于获取单个激光测深点对应的水体后向散射函数中选取若干个时间点对,每个时间点对的时间隔为预定时间间隔;具体如方法实施例所述。
初始系数计算单元,用于在一个时间点对中分别提出两个时间点的后向散射回波信号强度,分别通过两个时间点与表面回波峰值间的时间差计算出时间点到水面的距离,计算出每个时间点对的初始漫衰减系数;具体如方法实施例所述。
所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统,其中,所述最终漫衰减系数计算模块具体用于获取所有时间点对的初始漫衰减系数进行相加后计算平均值,平均值为激光测深点的最终漫衰减系数;具体如方法实施例所述。
综上所述,本发明提出了基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法及系统,方法包括:从测深激光数据中的全波形数据中筛选出有效的激光测深点;并从全波形数据提取筛选出的每个有效的激光测深点的发射强度和回波强度,根据算法对回波强度提取后生成水体后向散射波形对应的水体后向散射函数;从单个激光测深点对应的水体后向散射函数中选取若干个预定时间间隔的时间点对,计算每个时间点对的初始漫衰减系数;根据各个时间点对的初始漫衰减系数的平均值为激光测深点的最终漫衰减系数。本发明可运用单个测深点的全波形数据即可计算出漫衰减系数值,而且不需要获取每个测深点的深度值和回波强度信息,特别是对于较为浑浊和水质不均匀的水体,漫衰减系数计算精度高。
应当理解的是,本发明的应用不限于上述的举例,对本领域普通技术人员来说,可以根据上述说明加以改进或变换,所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法,其特征在于,方法包括步骤:
A、获取测深激光数据中的全波形数据,从全波形数据中筛选出有效的激光测深点;
B、从全波形数据提取筛选出的每个有效的激光测深点的发射强度和回波强度,根据算法对回波强度提取,生成水体后向散射波形对应的水体后向散射函数;
提取每个激光点的发射强度和回波强度,机载激光雷达测深回波信号强度的方程如下所示:
其中,Pb表示激光接受器接受到的底部回波强度,Pw表示体散射回波强度,PT表示激光发射强度,ρ表示底质反射率,η表示系统的综合衰减系数,Fp表示视场角系数,nw表示水体折射率,Ar表示激光接受器的孔径面积,θ表示天顶角,M(θi)表示热点效应,N(θi)表示脉冲拉伸效应H表示飞机的飞行高度,Kd表示漫衰减系数,D表示水深,c表示光在真空中的传播速度,τ表示大气的光学厚度,n表示空气折射率,β表示体散射系数;激光雷达回波信号由三部分组成:水面回波,水底回波,水体后向散射回波,其中,在水体的后向散射部分,激光强度呈指数衰减,因此通过提取水体后向散射波形,可以反演出水体的漫衰减系数;
运用高斯分解算法提取出水体后向散射波形,水体后向散射函数可以表示为:
其中S=RηFpArM(θi)N(θi)cos2θie-2τ (4)
高斯分解算法假定后向散射波形是由多个高斯函数重叠构成,因此通过拟合值函数fc(t),t表示采样时间,可以分别得到每个高斯函数的参数值;
其中N表示用于拟合的高斯函数的数目,WR,αi,μi,和δi分别表示接受的回波信号强度,第i个高斯函数的信号强度,位置和半波长,将N设为2,拟合出表面回波和底部回波,再用接受的总的回波信号减去表面回波和底部回波,即可得到水体后向散射回波强度;
C、从单个激光测深点对应的水体后向散射函数中选取若干个预定时间间隔的时间点对,计算每个时间点对的初始漫衰减系数;
D、根据各个时间点对的初始漫衰减系数计算得到的平均值为激光测深点的最终漫衰减系数。
2.根据权利要求1所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法,其特征在于,所述步骤A具体包括步骤:
A1、获取机载激光雷达测量得到的测深激光数据,读取测深激光数据中的全波形数据;
A2、去除由于系统误差和噪声造成的无效点,根据激光测深点的位置和深度,筛选得到有效的激光测深点。
3.根据权利要求2所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法,其特征在于,所述步骤C具体包括步骤:
C1、获取单个激光测深点对应的水体后向散射函数中选取若干个时间点对,每个时间点对的时间隔为预定时间间隔;
C2、在一个时间点对中分别提出两个时间点的后向散射回波信号强度,分别通过两个时间点与表面回波峰值间的时间差计算出时间点到水面的距离,计算出每个时间点对的初始漫衰减系数。
4.根据权利要求3所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取方法,其特征在于,所述步骤D具体为:
D1、获取所有时间点对的初始漫衰减系数进行相加后计算平均值,平均值为激光测深点的最终漫衰减系数。
5.一种基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统,其特征在于,系统包括:
有效测深点筛选模块,用于获取测深激光数据中的全波形数据,从全波形数据中筛选出有效的激光测深点;
水体后向散射函数生成模块,用于从全波形数据提取筛选出的每个有效的激光测深点的发射强度和回波强度,根据算法对回波强度提取,生成水体后向散射波形对应的水体后向散射函数;
提取每个激光点的发射强度和回波强度,机载激光雷达测深回波信号强度的方程如下所示:
其中,Pb表示激光接受器接受到的底部回波强度,Pw表示体散射回波强度,PT表示激光发射强度,ρ表示底质反射率,η表示系统的综合衰减系数,Fp表示视场角系数,nw表示水体折射率,Ar表示激光接受器的孔径面积,θ表示天顶角,M(θi)表示热点效应,N(θi)表示脉冲拉伸效应H表示飞机的飞行高度,Kd表示漫衰减系数,D表示水深,c表示光在真空中的传播速度,τ表示大气的光学厚度,n表示空气折射率,β表示体散射系数;激光雷达回波信号由三部分组成:水面回波,水底回波,水体后向散射回波,其中,在水体的后向散射部分,激光强度呈指数衰减,因此通过提取水体后向散射波形,可以反演出水体的漫衰减系数;
运用高斯分解算法提取出水体后向散射波形,水体后向散射函数可以表示为:
其中S=RηFpArM(θi)N(θi)cos2θie-2τ (4)
高斯分解算法假定后向散射波形是由多个高斯函数重叠构成,因此通过拟合值函数fc(t),t表示采样时间,可以分别得到每个高斯函数的参数值;
其中N表示用于拟合的高斯函数的数目,WR,αi,μi,和δi分别表示接受的回波信号强度,第i个高斯函数的信号强度,位置和半波长,将N设为2,拟合出表面回波和底部回波,再用接受的总的回波信号减去表面回波和底部回波,即可得到水体后向散射回波强度;
初始漫衰减系数计算模块,用于从单个激光测深点对应的水体后向散射函数中选取若干个预定时间间隔的时间点对,计算每个时间点对的初始漫衰减系数;
最终漫衰减系数计算模块,用于根据各个时间点对的初始漫衰减系数计算得到的平均值为激光测深点的最终漫衰减系数。
6.根据权利要求5所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统,其特征在于,所述有效测深点筛选模块具体包括:
全波形数据读取单元,用于获取机载激光雷达测量得到的测深激光数据,读取测深激光数据中的全波形数据;
有效点筛选单元,用于去除由于系统误差和噪声造成的无效点,根据激光测深点的位置和深度,筛选得到有效的激光测深点。
7.根据权利要求6所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统,其特征在于,所述初始漫衰减系数计算模块具体包括:
时间点对选取单元,用于获取单个激光测深点对应的水体后向散射函数中选取若干个时间点对,每个时间点对的时间隔为预定时间间隔;
初始系数计算单元,用于在一个时间点对中分别提出两个时间点的后向散射回波信号强度,分别通过两个时间点与表面回波峰值间的时间差计算出时间点到水面的距离,计算出每个时间点对的初始漫衰减系数。
8.根据权利要求7所述的基于测深激光全波形数据的漫衰减系数提取系统,其特征在于,所述最终漫衰减系数计算模块具体用于获取所有时间点对的初始漫衰减系数进行相加后计算平均值,平均值为激光测深点的最终漫衰减系数。
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