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About Earth Timelapse

O conjunto de dados Earth Timelapse (link em inglês) oferece um registro visual de quatro décadas de mudanças planetárias, de 1984 a 2022. Sintetizado pelo Google com petabytes de observações espaciais adquiridas pelas missões Landsat da NASA/USGS (Landsat 4, 5, 7, 8 e 9) e pela constelação Copernicus Sentinel-2 da ESA, o conjunto de dados é oferecido como mosaicos anuais para interpretação visual.

Os mosaicos anuais são mapas de base visuais globais, completos, com preenchimento de lacunas e mascaramento de água que alimentam o visualizador interativo público do Google Earth Timelapse. As invalidações de observações anteriores a 1999 são reconstruídas de maneira suave usando interpolação de regressão linear temporal por pixel em anos de observação válidos adjacentes. As águas do oceano aberto são substituídas por batimetria sombreada e estilizada da NOAA ETOPO1 e mascaramento global de água (usando conjuntos de dados Hansen GFC e MOD44W). Esses dados são adequados para: interpretação visual, narrativa educacional, mapeamento básico ou exportações de vídeo personalizadas.

Épocas de resolução espacial

A coleção do Timelapse da Terra abrange duas eras distintas de resolução espacial:

1984–2014 (30 m / pixel): sintetizadas das observações do Landsat 4, 5, 7 e 8 do USGS/NASA. As imagens são divididas em grades no Web Mercator (EPSG:3857) com uma resolução de 30 metros.
2015–Present (19.11 m / pixel): sintetizado pela fusão das observações do instrumento multiespectral (MSI) Sentinel-2A/2B do Copernicus da ESA (10 m / 20 m nativos) com o Landsat 8 e 9. As imagens são divididas em grade no Web Mercator (EPSG:3857) com resolução de aproximadamente 19,11 metros.

Os mosaicos anuais cobrem todas as massas terrestres e zonas costeiras globais de aproximadamente -82,6°S a 83,69°N de latitude. Para sintetizar mais de quatro décadas de dados de observação da Terra, é necessário harmonizar constelações de satélites diferentes em períodos operacionais, modalidades de sensores, geometrias orbitais e perturbações atmosféricas.

O pipeline do Earth Timelapse ingere milhões de cenas individuais do programa Landsat do USGS/NASA (Landsat 4, 5, 7, 8 e 9) e da constelação Copernicus Sentinel-2 da Agência Espacial Europeia (ESA). Para transformar observações brutas e de topo da atmosfera (TOA, na sigla em inglês) em mapas de base anuais consistentes, cada cena é processada com:

Filtragem de cenas fenológicas e sazonais para otimizar o crescimento máximo da vegetação e minimizar os efeitos sazonais temporários.
Ausência de restauração de canais e mitigação de anomalias de sensores (por exemplo, saturação do TIRS do Landsat 8, artefatos de SLC-off do Landsat 7).
Pontuação de qualidade de nuvem, neblina e sombra multissensor combinando Landsat simpleCloudScore, recuperação de nuvem de espaço HSV heurístico e Sentinel-2 Cloud Score+.
Normalização pancromática e pseudo-pansharpening estrutural para aumentar a resolução aparente.
Normalização radiométrica calibrada por BRDF do MODIS usando filtragem espacial passa-baixa multiescala para eliminar limites de cena e preservar texturas de superfície local.
Nitidez de borda com consciência hídrica para evitar o branqueamento da costa.
Composição mediana temporal de 16 bits para rejeitar ruídos atmosféricos transitórios, sombras e artefatos efêmeros.
Interpolação de regressão linear temporal (para recursos finais globais) para reconstruir observações ausentes em mosaicos anteriores a 1999.
Modelagem global de batimetria oceânica e mascaramento de água combinando NOAA ETOPO1, datamask de mudança global da floresta de Hansen e máscaras de água MODIS.
Balanceamento de cores global, preservação do ponto branco do gelo polar e aprimoramento de contraste local (LCE) multiescala para melhoria visual.

Dados de origem e especificações do sensor

A coleção Earth Timelapse usa as seguintes missões de observação da Terra no espaço:

Especificações de satélite e sensor

Missão por satélite	Sensor	Período operacional	Resolução espacial (MS / Pan)	Bandas espectrais ingeridas	ID da coleção do Earth Engine	Era da resolução em mosaico
Landsat 4	Mapeador temático (TM)	1982-07-01 – 1993-12-14	30 min / N/A	Azul, verde, vermelho, NIR, SWIR1, térmico, SWIR2	`LANDSAT/LT04/C02/T1`	30 m (1984–1993)
Landsat 5	Mapeador temático (TM)	01/03/1984 – 31/12/2012	30 min / N/A	Azul, verde, vermelho, NIR, SWIR1, térmico, SWIR2	`LANDSAT/LT05/C02/T1`	30 m (1984–2012)
Landsat 7	Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+)	15/04/1999 – 31/08/2013	30 m / 15 m	Azul, verde, vermelho, NIR, SWIR1, térmico, SWIR2, pancromático	`LANDSAT/LE07/C02/T1` `LANDSAT/LE07/C02/T2`	30 m (1999–2013)
Landsat 8	Operational Land Imager (OLI) / TIRS	11/02/2013 – atualmente	30 m / 15 m	Coastal, Blue, Green, Red, NIR, SWIR1, SWIR2, Pan, Cirrus, Thermal	`LANDSAT/LC08/C02/T1_RT_TOA` `LANDSAT/LC08/C02/T2_TOA`	30 m (2013–2014) 19,11 m (2015+)
Landsat 9	Operational Land Imager 2 (OLI-2) / TIRS-2	01/11/2021 – atualmente	30 m / 15 m	Costeira, Azul, Verde, Vermelho, NIR, SWIR1, SWIR2, Pan, Cirrus, Térmica	`LANDSAT/LC09/C02/T1_TOA`	19,11 m (2021+)
Sentinel-2A / 2B	Instrumento multiespectral (MSI)	23/06/2015 – atualmente	10 m / 20 m / 60 m	Azul, verde, vermelho, RedEdge (1 a 4), NIR, SWIR1, SWIR2, WaterVapor, Cirrus	`COPERNICUS/S2_HARMONIZED`	19,11 m (2015+)

Tabela 1. Sistemas de sensores ópticos principais integrados ao pipeline anual de produção de mosaicos do Earth Timelapse.

Conjuntos de dados auxiliares e de referência

Valores de referência globais de BRDF / refletância da superfície do MODIS:
- Os compostos de refletância da superfície plurianuais pré-calculados derivados do MODIS do Terra e do Aqua (MODIS/006/MCD43A4 e MOD09GA/MYD09GA) com resolução de 500 metros servem como o destino de referência radiométrica planetária para harmonização de iluminação e neblina em grande escala.
Relevo global ETOPO1 da NOAA:
- Topografia e batimetria globais de 1 minuto de arco usadas para gerar um terreno realista do fundo do oceano com relevo sombreado e contorno de profundidade no produto global com máscara de água.
Hansen Global Forest Change (UMD/hansen/global_forest_change_2015):
- A camada datamask (que distingue terra, corpos d'água permanentes e zonas costeiras) serve como o principal limite de separação entre terra e água.
Máscara global de terra/água do MODIS (MODIS/MOD44W/MOD44W_005_2000_02_24):
- Usado em conjunto com o GFC de Hansen para isolar superfícies terrestres e evitar o sangramento da máscara de água costeira.
Sentinel-2 Cloud Score+ (GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED):
- Avaliação de qualidade no nível do pixel que fornece métricas cs (confiança de céu claro) e cs_cdf (probabilidade de céu claro de distribuição cumulativa) para dados do Sentinel-2 MSI.
Estatísticas globais de climatologia de nuvens:
- Valores mínimos e do 25º percentil derivados empiricamente para pontuações de nuvem que adaptam os limites de mascaramento de nuvem em zonas tropicais persistentemente nubladas.

Filtragem espacial e temporal

Os mosaicos anuais globais equilibram a necessidade de adquirir observações válidas suficientes em regiões tropicais propensas a nuvens, evitando a contaminação por neve de inverno e ângulos zenitais solares extremos em regiões de alta latitude.

Janelas latitudinais e fenológicas

Zona polar / de alta latitude do hemisfério norte (>60°N a 83,69°N):
- Filtragem direta por dia do ano (DOY): as observações são restritas ao DOY 150 a 270 (final de maio a setembro). Isso tem como alvo o pico da estação de crescimento vegetativo (máximo de verde) e minimiza a neve sazonal, a cobertura de gelo e as longas sombras do terreno causadas por ângulos de elevação solar baixos (elevação solar ≤ 0°).
Zona temperada e do hemisfério sul (57°S a 60°N):
- Usa o ano civil completo (1º de janeiro a 31 de dezembro) para maximizar a disponibilidade de cenas.

Metodologia de tratamento: mosaicos anuais mascarados

O pipeline de mosaico anual mascarado gera composições globais não interpoladas.

Recuperação do canal e preparação do sensor ausentes

Antes da correção atmosférica e da pontuação de qualidade, os dados brutos do Landsat são padronizados:

Reconstrução de banda térmica:durante os períodos operacionais em que as bandas térmicas do TIRS do Landsat 8 estavam degradadas ou não calibradas, canais térmicos de variância zero de marcador de posição são sintetizados para atender aos requisitos de interface interna dos algoritmos automatizados de pontuação de nuvem do Landsat.
Geração pancromática sintética para Landsat 4/5:os sensores TM do Landsat 4 e 5 não têm um canal pancromático óptico (banda 8). Uma banda pseudopancromática sintética é criada por cena:

$$ I_{\text{raw45}}(Pan) = \text{mean}(I_{\text{raw45}}(RGB)) $$

Aqui $I_{\text{raw}}(\cdot)$ está uma função de imagem que fornece pixels brutos e pode usar uma ou mais bandas como parâmetros. Por exemplo,$I_{\text{raw}}(Pan)$ retorna a banda pancromática bruta e$I_{\text{raw}}(RGB)$ retorna as bandas RGB brutas. mean() é a função de média.

Calibragem para refletância no topo da atmosfera (TOA)

As cenas brutas do Landsat são processadas para TOA usando ee.Algorithms.Landsat.TOA.

ee.Algorithms.Landsat.TOA é uma função de imagem que converte dados brutos do Landsat em dados de TOA do Landsat ($I_{\text{TOA}}$).

Qualidade multissensorial e mascaramento de nuvens

Redução da faixa orbital

Uma máscara alfa suave de decaimento de distância ajuda a minimizar as junções difíceis ao longo das trajetórias orbitais do Landsat:

$$ \text{Mask}_{\text{edge}} = \min\left(\text{Mask}_{\text{MODIS}}, \left(\text{Gaussian}_{6\text{km}}\left(\text{Mask}_{\text{raw}}\right)\right)^3\right) $$

em que $\text{Mask}_{\text{MODIS}}$ é a máscara derivada dos compostos anuais de refletância da superfície do MODIS (MOD09GA/MYD09GA), $\text{Mask}_{\text{raw}}$é a máscara de uma cena bruta do Landsat, min() é a função de minimização e $\text{Gaussian}$ é uma convolução espacial gaussiana com desvio padrão especificado.

Mascaramento de água do Landsat 7 SLC-off

Após a falha do corretor de linha de varredura (SLC) no Landsat 7 em maio de 2003, as cenas do Landsat 7 contêm lacunas de dados lineares, que podem levar a artefatos graves em águas abertas. Os pixels do Landsat 7 sobre águas abertas são mascarados usando uma máscara de água do MODIS desfocada, priorizando o Landsat 4/5/8/9 ou o Sentinel-2, dependendo do ano de produção do mosaico.

Pontuação de nuvem do Landsat e recuperação de anomalias

As cenas do Landsat recebem uma pontuação por pixel $\text{Cloud}$ (em [0, 100]) usando ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore. Duas etapas de refinamento adicionais são aplicadas:

Recuperação de nuvem não detectada no espaço HSV:anomalias de nuvem de alta refletância e baixa saturação que recebem uma pontuação errônea de Cloud = 0 são detectadas transformando $I_{\text{TOA}}(RGB)$ em espaço de matiz-saturação-valor (HSV) e atualizando a máscara $\text{Cloud}$ :

$$ \text{hsvCloud} = \begin{cases} 100, & \text{if } (\text{Cloud} = 0) \land (\text{S} \lt 0.3) \land (\text{V} \gt 0.5) \\ 0, & \text{otherwise} \end{cases} $$

$$ \text{Cloud} = \text{Cloud} + \text{hsvCloud} $$

Limiar climatológico adaptativo:o limiar para descartar pixels nublados (ou seja, $\text{Cloud} \gt \text{Threshold}_{\text{cloud}}$) é calculado dinamicamente com base em estatísticas espaciais de nuvem pré-calculadas:

$$ \text{Threshold}_{\text{cloud}} = \text{Cloud}_{\text{p25}} + 10 $$

em que $\text{Cloud}_{\text{p25}}$ é o 25º percentil por pixel $\text{Cloud}$ pontuação fixada entre 25 e 65. O limite é aumentado em superfícies terrestres claras verificadas (dunas de areia do deserto, salinas):

$$ \text{Threshold}_{\text{cloud}} = \text{Threshold}_{\text{cloud}} + 10 \quad \text{if } (I_{\text{TOA}}(Pan) \gt 0.7) \land (\max(I_{\text{TOA}}(RGB)) \gt 0.6) $$

Pontuação de nuvem da Sentinel-2

As cenas harmonizadas do Sentinel-2 são pareadas com GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED:

Filtragem de pixels:mantida quando a confiança de céu claro cs ≥ 0,60 e a probabilidade cumulativa de céu claro cs_cdf ≥ 0,70.

Normalização pancromática e fusão estrutural

Para aproveitar a resolução pancromática de 15 metros do Landsat 7/8/9 sem distorção espectral nas transições do sensor, a normalização pancromática é aplicada aos dados de TOA:

$$ \text{Gain}_{\text{3x3}} = \frac{\mu_{\text{3x3}}(\text{mean}(I_{\text{TOA}}(RGB))}{\mu_{\text{3x3}}(I_{\text{TOA}}(Pan))} $$

$$ \text{I}_{\text{sharpened}} = \frac{I_{\text{TOA}}(RGB)}{\text{mean}(I_{\text{TOA}}(RGB))} \times (I_{\text{TOA}}(Pan)) \times \text{Gain}_{\text{3x3}} $$

em que $\mu_{\text{3x3}}$ é a função de média de vizinhança de pixels 3x3.

Normalização radiométrica em relação aos valores de referência de BRDF do MODIS

Escalonamento de contraste não linear:a refletância do topo da atmosfera é dimensionada para o intervalo de exibição de 8 bits ([0,255]) com ajuste de gama:

$$ I_{\text{scaled}} = \text{Visualize}\left(I_{\text{sharpened}}(RGB), \text{min}=0.02, \text{max}=0.50, \gamma=1.7\right) $$

em que $\text{Visualize}$ é a função ee.Image.visualize(). Daqui em diante, o espaço de cores RGB de 8 bits será implícito, a menos que indicado de outra forma.

Máscara de rejeição de correção excessiva:protege mudanças rápidas e reais na cobertura da terra contra suavização excessiva:

$$ \text{Mask}_{\text{valid}} = (|I_{\text{scaled}}(R) - I_{\text{BRDF}}(R)| \le 60) \land (|I_{\text{scaled}}(G) - I_{\text{BRDF}}(G)| \le 40) $$

em que $I_{\text{BRDF}}$ produz dados RGB de 8 bits de composições de refletância ajustada por BRDF (MCD43A4) do MODIS.

Extração de campo espacial de baixa transmissão:

$$ \Delta_{\text{spatial}} = \text{Gaussian}_{20\text{km}}\left((I_{\text{scaled}} - I_{\text{BRDF}}) \times \text{Mask}_{\text{valid}}\right) $$

Subtração de neblina e harmonização de refletância:

$$ I_{\text{normalized}} = I_{\text{scaled}} - \Delta_{\text{spatial}} $$

Nitidez espacial terrestre

Aplica a convolução de borda Laplaciana a uma combinação de $I_{\text{scaled}}$e $I_{\text{normalized}}$ exclusivamente em superfícies terrestres.

$$ I_{\text{sharp}} = \text{Sharpen}(I_{\text{normalized}}, I_{\text{scaled}}) $$

Composição de mediana temporal

Para cada ano civil $Y$, a coleção de imagens normalizadas e mascaradas por nuvem é reduzida a um único composto multibanda usando um redutor de mediana de precisão de 16 bits:

$$ I_{\text{annual}}(Y) = \operatorname{median}_{t \in Y}\left(I_{\text{sharp}}(t)\right) $$

$$ \text{Cloud}_{\text{annual}}(Y) = \operatorname{median}_{t \in Y}\left(\text{Cloud}(t)\right) $$

A imagem resultante representa um mosaico anual bruto, com bandas red, green, blue e cloud com máscaras de pixel válidas não interpoladas. O tempo ($t$) é um parâmetro da função de imagem.

Pós-processamento: ativos globais com preenchimento de lacunas e máscara de água

Para produzir o mapa de base global e completo usado no visualizador interativo do Google Earth Timelapse e nos mosaicos anuais, os mosaicos anuais brutos são pós-processados.

Preenchimento de lacunas de regressão linear temporal (mosaicos anteriores a 1999)

Antes do lançamento do Landsat 7 em 1999, a aquisição global de satélites era limitada pela infraestrutura histórica de downlink, pelas limitações do gravador de fita integrado e pela cobertura de nuvens persistente. Consequentemente, os mosaicos anuais anteriores a 1999 contêm lacunas espaciais significativas, principalmente na África Central, no Sudeste Asiático, na Sibéria e na Amazônia.

Para eliminar vazios cinzas que distraem e preservar as transições temporais, o pipeline implementa uma interpolação de regressão linear temporal por pixel:

Pesquisa de âncora temporal

Para cada ano de destino Y, o algoritmo pesquisa a coleção multidecadal para encontrar a observação de pixel mais recente, válida e não mascarada antes ($t_{\text{before}} \le Y$) e depois ($t_{\text{after}} \ge Y$).

Ajuste de regressão linear

Um modelo de regressão dos mínimos quadrados ordinários é avaliado por pixel nas observações temporais de delimitação com variáveis independentes [1, t] e dependentes [Red, Green, Blue]:

$$ I_{\text{sharp}}(RGB, t) = \mathbf{m} \cdot t + \mathbf{b} $$

Avaliação de valor simulado

A trajetória linear é avaliada no ano de destino Y:

$$ I_{\text{interp}}(RGB, Y) = \mathbf{m} \cdot Y + \mathbf{b} $$

Camadas de observação

Os pixels anuais do ano Y são combinados com os pixels interpolados:

$$ I_{\text{gapfilled}} = \operatorname{Mosaic}\left(I_{\text{interp}}, I_{\text{annual}}\right) $$

Isso garante que, onde quer que existam observações reais de satélite para esse ano, elas sejam preservadas, enquanto as lacunas de dados históricos são interpoladas ao longo do tempo.

Preenchimento glacial de alta latitude

A inclinação orbital do Landsat limita as observações perto dos polos extremos (>82,6°N). Para regiões internas do norte da Groenlândia e plataformas de gelo do Ártico sem cobertura óptica, uma base calibrada e normalizada de vários anos é combinada para manter mapas de base polares limpos e sem interrupções.

Batimetria global do oceano e mascaramento de água

Nos mosaicos anuais brutos, as superfícies oceânicas contêm brilho do sol, sombras de nuvens e artefatos de ondas transitórias. O recurso final substitui as águas do oceano aberto por um mapa de base batimétrico global com relevo sombreado:

Sombreamento batimétrico:a elevação topográfica do modelo ETOPO1 da NOAA é estilizada usando uma rampa de cores de profundidade oceânica:
- Planícies abissais profundas (-5.000 m): azul-marinho escuro (#000927)
- Talude continental (-1.000 m): azul ardósia (#000E3A)
- Plataforma continental (-100 m): azul-marinho (#000E3B)
- Litoral (0 m): azul-cobalto real (#001146)
Iluminação de relevo e realce gaussiano de alta passagem:combinados com iluminação de relevo analítica (ee.Terrain.hillshade) e mascaramento gaussiano de nitidez de 5.000 m para enfatizar trincheiras oceânicas, dorsais meso-oceânicas e montes submarinos.
Harmonização de limites terrestres/aquáticos:
- Combina a Mudança florestal global de Hansen datamask (distinguindo terra de oceano) com a máscara de água do MODIS (MOD44W).
- Pinta lagos interiores e mares fechados (por exemplo, Mar Cáspio, Grandes Lagos, Lago Baikal, Mar de Aral) para preservar a dinâmica natural da cor da água.
- Aplica uma redução de kernel circular morfológica de três estágios e um desfoque gaussiano de 3.000 m para reduzir suavemente o limite entre águas costeiras rasas e batimetria offshore sem corte rígido.

Balanceamento de cores global e melhoria de contraste local (LCE)

Aumento do valor HSV e balanceamento de gama:gamas de canal ($\gamma_R = 0.98, \gamma_G = 1.00, \gamma_B = 1.04$), seguidas por um aumento de 10% no canal de valor no espaço de cores HSV.
Correção do ponto branco do gelo polar:sinaliza superfícies polares de alta refletância (Groenlândia, Antártica, camadas de gelo alpinas) e as equilibra com branco neutro puro ([255, 255, 255]).
LCE multiescala:melhora o contraste e a nitidez do terreno para diferentes tipos de recursos usando uma combinação de convolução laplaciana, filtragem de média e máscara de nitidez gaussiana.

Recurso	Mosaicos anuais brutos	Mosaicos anuais finais globais
Caso de uso principal	Análise científica, rastreamento de origem, treinamento de ML	Mapas de base visuais, exportação de vídeos, exploração global de time-lapses
Integridade espacial	Terrestre (com lacunas de dados)	100% de conclusão global
Manipulação de Pixel ausente	Mascarado (transparente sem dados)	Interpolação de regressão linear
Vazios tropicais anteriores a 1999	Preservados como lacunas sem dados	Interpolação suave ao longo do tempo
Representação da água do mar	Água mascarada ou não normalizada	Batimetria estilizada da NOAA ETOPO1
Bandas espectrais incluídas	vermelho, verde, azul, nuvem (QA)	vermelho, verde, azul
Profundidade de bits	Número inteiro sem assinatura de 8 bits (0 a 255)	Número inteiro sem assinatura de 8 bits (0 a 255)
Resolução do Pixel: 1984–2014	30 metros por pixel (EPSG:3857)	30 metros por pixel (EPSG:3857)
Resolução do Pixel: 2015 até o presente	19,11 metros por pixel (EPSG:3857)	19,11 metros por pixel (EPSG:3857)
Dimensões da grade (1984–2014)	1.335.834 × 1.198.340 pixels	1.335.834 × 1.198.340 pixels
Dimensões da grade (2015–atualidade)	2.097.152 × 1.881.297 pixels	2.097.152 × 1.881.297 pixels

Tabela 2. Comparação técnica detalhada entre as coleções Raw e Global Final Earth Timelapse.

Limitações e considerações analíticas

Eras de resolução dupla (30 m x 19,11 m): os usuários que realizam análises de séries temporais multidecadais precisam considerar a transição de resolução em 2015. As imagens compostas de 1984 a 2014 são divididas em grades de 30 metros por pixel, enquanto as imagens de 2015 em diante são divididas em grades de 19,11 metros por pixel devido à integração dos dados do MSI do Sentinel-2.
Pixels interpolados (antes de 1999): na coleção Global Final, os pixels ausentes em mosaicos anteriores a 1999 são interpolados temporalmente. Em regiões que passam por transições repentinas de uso da terra (por exemplo, desmatamento rápido ou construção de reservatórios) durante um período de vários anos, os pixels interpolados mostram uma transição linear gradual em vez de um evento abrupto e discreto.
Proporções de banda alteradas:a normalização radiométrica otimiza a consistência visual em várias cenas em relação às metas de BRDF do MODIS. Embora os padrões espaciais relativos sejam preservados, os índices espectrais derivados (por exemplo, NDVI, EVI) diferem dos valores de refletância da superfície de nível 2.
Mistura fenológica:regiões do norte em altas latitudes (>60°N) representam condições de meados do verão (DOY 150–270), enquanto zonas temperadas e tropicais representam medianas anuais compostas.

Atribuição

Este conjunto de dados está licenciado de acordo com a Licença internacional de atribuição da Creative Commons 4.0 e exige a seguinte atribuição:

Google Earth Timelapse (Google, Landsat, Copernicus)

Contém dados modificados do Copernicus Sentinel [2015 até o presente]. Consulte o Aviso legal sobre dados do Sentinel.

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