Avaliação Sazonal do Índice de Vegetação na Bacia do Rio Ipojuca com dados do sensor Modis

UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO

DEPARTAMENTO DE TECNOLOGIA RURAL

ENGENHARIA AGRÍCOLA E AMBIENTAL

Avaliação Sazonal do Índice de Vegetação na Bacia Hidrográfica do rio Ipojuca, utilizando dados do Sensor Modis.

Matheus Aragão de Melo Gusmão

RECIFE-PE 2010





Relatório apresentado pelo acadêmico Matheus Aragão de Melo Gusmão da Silva ao curso de Engenharia Agrícola e Ambiental da Universidade Federal de Rural de Pernambuco - UFRPE, como requisito para obtenção do título de Engenheiro Agrícola e Ambiental.

Orientador: Hernande Pereira da Silva Coordenador do curso: Renato Laurenti Reitor UFRPE: Valmar Corrêa de Andrade Período: 01/08/2010 a 31/10/2010 Carga Horária: 240h

Recife-PE 2010




RELATÓRIO DE ESTÁGIO SUPERVISIONADO OBRIGATÓRIO

UFRPE

Aluno: Matheus Aragão de Melo Gusmão

Matrícula nº: 05705879482

Curso: Engenharia Agrícola e Ambiental

Área de Concentração: Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto

Orientador: D.Sc. Hernande Pereira da Silva

Função: Professor / Pesquisador

Departamento de Tecnologia Rural - UFRPE

Matheus Aragão de Melo Gusmão


Este trabalho de Conclusão foi julgado adequado para a obtenção do título de Engenheiro Agrícola e Ambiental, e aprovado pelo Orientador e Supervisor de estágio abaixo assinados.

______________________________________ Prof. Dr. Hernande Pereira da Silva

Orientador

______________________________________ Supervisor

______________________________________ Matheus Aragão de Melo Gusmão

Orientado

Recife, _____ de Dezembro de 2010.

i

LISTA DE FIGURAS Figura 1 -Localização da bacia do rio Ipojuca 10 Figura 2 -NDVI de 19 de Janeiro de 2009 12 Figura 3 -NDVI de 18 de Julho de 2009 12 Figura 4 –NDVI de 28 de Fevereiro de 2009 12 Figura 5 –NDVI DE 30 de Julho de 2009 12

ii

LISTA DE TABELAS Tabela 1 -Principais características do satélite TERRA 6 Tabela 2 -Características do sensor MODIS e suas aplicações 7

iii

SUMÁRIO LISTA DE FIGURAS i LISTA DE TABELAS ii 1. INTRODUÇÃO 1 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 2 2.1 Sensoriamento Remoto 2 2.1.1 Sensoriamento Remoto na vegetação 4 2.1.2 Satélite TERRA 5 2.1.3 Sensor Modis 6 2.1.4 Produto MOD13Q 7 2.1.5 Idrisi Kilimanjaro 8 2.2 Índices de Vegetação 8 2.3 Bacia do rio Ipojuca 9 3. METODOLOGIA 11 3.1 Cálculo do NDVI 11 3.2 Imagem Diferença 13 4. DISCUSSÃO E RESULTADOS 14 5. CONCLUSÃO 15 6. BIBLIOGRAFIA 16

1

1. INTRODUÇÃO

O sensoriamento remoto tem se mostrado uma ferramenta importante na

gestão de grandes territórios. Principalmente no tocante ao monitoramento da

vegetação, permitindo o planejamento da proteção ambiental com informações

cada vez mais acuradas e com pequenos intervalos de tempo para sua

atualização. Esta técnica permitiu, a partir da utilização de imagens obtidas do

sensor MODIS acoplado no satélite.TERRA. e de sua manipulação no software

gerar índices de vegetação para a Bacia do rio Ipojuca no estado de

Pernambuco, bem como mensurar sua variação entre o período seco e

chuvoso.

2

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

2.1 Sensoriamento Remoto Sensoriamento remoto é a ciência que estuda propriedades físicas e

químicas dos alvos, sem ter contato físico com os mesmos, baseando-se

somente na interação desses com a radiação eletromagnética (Lillesand &

Kiefer, 1994; Novo, 1989). Este é estudo é realizado através da aquisição de

informações por meio de sensores.

Radiação Eletromagnética

A representação contínua da radiação eletromagnética, em termos de

comprimento de onda, freqüência ou energia, é denominada espectro

eletromagnético. O espectro eletromagnético é subdividido em faixas que

representam regiões com características próprias, em termos de processos

físicos de detecção de energia (ROSENDO, 2005), como pode ser observado a

seguir:

• Raios Cósmicos, raios γ: (< 0,003 – 0,4 µm);

• Raios X: (0,03 – 3,0 nm);

• Ultravioleta: (0,003 – 0,4 µm);

• Visível: (0,4 – 0,72 µm), azul (0,45 – 0,50 µm), verde (0,50 – 0,54 µm),

vermelho (0,65 – 0,72 µm);

• Infravermelho Próximo: (0,72 – 1,3 µm);

• Infravermelho Médio: (1,3 – 4,0 µm);

• Infravermelho Distante: (4,0 – 300 µm);

• Microondas: (1,0 – 100 cm);

• Ondas de Rádio: (> 100 cm).

Dentre essas divisões do espectro eletromagnético, as mais utilizadas

em Sensoriamento Remoto para monitoramento de vegetação são as faixas do

visível, infravermelho próximo e do infravermelho médio. No entanto, as faixas

mais utilizadas nessa pesquisa compreendem o vermelho do espectro visível e

o infravermelho próximo. As considerações a respeito dessa utilização serão

destacadas posteriormente (SILVA, 2009).

3

No momento em que a radiação solar incide no topo da atmosfera, parte

dessa radiação é espalhada e/ou refletida pelas partículas atmosféricas, outra

parte atravessa a atmosfera e atinge o alvo; a partir daí, podemos observar três

fenômenos que podem ocorrer com um fluxo de radiação eletromagnética ao

interagir com um alvo, e que são de extrema importância para o Sensoriamento

Remoto; dentre eles, ROSA et. al. (2004) destaca:

Reflectância: a reflectância como sendo o quociente entre o fluxo de radiação

refletido pelo alvo dividido pelo fluxo de radiação eletromagnética incidente,

como pode ser observado na equação a seguir:

Em que:

ρ = é a reflectância;

ør = é o fluxo de radiação refletido ρ;

øi =é o fluxo de radiação incidente.

Transmitância: o fluxo de radiação transmitido pelo alvo dividido pelo fluxo de

radiação incidente, expresso a seguir:

Em que:


øt = é o fluxo de radiação transmitido;


Absortância: é a razão entre o fluxo de radiação absorvido pelo alvo dividido

pelo fluxo de radiação incidente:

4

Em que:


øa = é o fluxo de radiação absorvido;


É por meio da quantificação da absortância que o especialista em

Sensoriamento Remoto poderá tirar conclusões importantes a respeito das

condições de determinada cultura agrícola ou vegetação (MOREIRA, 2003). No

entanto, quando se trata de Sensoriamento Remoto orbital ou suborbital, esta

variável é geralmente estimada pala quantificação da parte refletida (por

restrições tecnológicas dos equipamentos a bordo dos satélites orbitais ou em

aeronaves) que registram somente a radiação refletida ou emitida pelos alvos

da superfície terrestre (ROSENDO, 2005).

2.1 .1Sensoriamento Remoto na Vegetação

Uma vez que o objetivo deste trabalho é avaliar a variação sazonal de

índice de vegetação de uma bacia de Pernambuco, é essencial compreender

como é realizada a interação entre a radiação solar e a vegetação.

As técnicas de sensoriamento remoto são capazes de fornecer com

precisão razoável a concentração de vegetação em uma dada área e também

monitorar as mudanças de uso do solo pelo ser humano. Para a agricultura

também se apresenta como uma ferramenta interessante, pois satélites de

melhor resolução espectral são capazes de diferenciar diferentes culturas

agrícolas por suas respostas espectrais características.

Comportamento espectral da vegetação no visível e no infravermelho

refletido

5

O comportamento espectral da vegetação se deve às propriedades

físicas de seus componentes (SILVA, 2009):

- no visível se deve aos pigmentos contidos nas folhas;

- no infravermelho próximo se deve ao arranjo espacial do mesofilo;

- no infravermelho médio se deve às moléculas de água presentes no

mesofilo;

- no visível absorção pelos pigmentos dos cloroplastos;

- no infravermelho próximo retroespalhamento resultante da variação de

coeficientes de refração entre os espaços intercelulares e os espaços aéreos

do mesofilo;

- no infravermelho médio absorção pelas moléculas de H2O presentes

principalmente nas células da folhas.

2.1.2 Satélite Terra

A plataforma orbital Terra foi lançada em 18 de dezembro de 1999 a

bordo do veículo lançador AtlasIIAS, como parte do programa da NASA

denominado Earth Observing System (EOS). O principal objetivo da missão é

contribuir para pesquisas sobre as relações entre a atmosfera global a

superfície terrestre e os oceanos. Nesses três níveis de observação, a

plataforma Terra contribui para pesquisas sobre (EMBRAPA, 2010):

- atmosfera: fluxo de energia radioativa e aerossóis;

- superfície terrestre: mudanças na cobertura e no uso das terras, dinâmica das

vegetações, dinâmica da agricultura e temperatura da superfície;

- oceanos: temperatura da superfície, o fitoplâncton e a matéria orgânica

dissolvida.

Abaixo, seguem as características deste satélite:

Tabela 1 – Principais características do satélite Terra (Adaptado de EMBRAPA, 2010).

Situação Atual Ativo

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Órbita Polar e Heliossíncrona

Altitude 705 km

Inclinação 98,2°

Tempo de Órbita 98,1 min

Horário de Passagem 10:30 A.M

Período de Revisita 16 dias

Tempo de Vida Projetado 6 a 7 anos

Instrumentos Sensores ASTER, MODIS, MISR,CERES e MOPPIT

2.1.3 Sensor Modis O sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) é

um dos instrumentos a bordo do satélite Terra. Suas especificações técnicas

são apresentadas no quadro 1. As 19 primeiras bandas estão posicionadas

entre 405 nm a 2155 nm do espectro eletromagnético, as bandas 1-7 estão

direcionadas para as aplicações terrestres e as bandas 8-16 para as aplicações

oceânicas. As bandas 20-36, exceto a banda 26 (1360-1390 nm), cobrem a

porção termal do espectro (3660nm a 14385nm) e têm aplicações

multidisciplinares (ANDERSON et al., 2003; NASA, 2006).

Este sensor é um dos principais instrumentos do satélite Terra e

apresenta diversas características positivas. Devido à largura do campo de

visada (2.230 km) o sensor MODIS possui alta resolução temporal (1 ou 2

dias). Por sua vez, a ampla faixa de imageamento compromete a resolução

espacial das imagens que é de 250 m, 500 m e 1 km. A moderada resolução

espacial do MODIS pode limitar o uso dos dados, em aplicações agrícolas e

florestais, para grandes áreas (AGUIAR, 2007).

Tabela 2- Características do sensor Modis e aplicações de suas diferentes bandas

(ATDB, 1999).

7

2.1.4 Produto MOD 13Q O MOD13Q possui dois índices de vegetação, o NDVI e o EVI. Uma

particularidade do NDVI é o fato do mesmo ser mais sensível à clorofila,

enquanto o EVI é mais sensível a variações da disposição do dossel e do

índice de área foliar (ROSENDO, 2005).

O índice de vegetação melhorado (EVI), desenvolvido no intuito de

otimizar o sinal da vegetação, melhora a sensibilidade em regiões com maiores

densidades de biomassa, além do monitoramento da vegetação por intermédio

8

de uma ligação do sinal de fundo do dossel e a redução das influências

atmosféricas (LATORRE et al., 2003, p. 117).

De acordo com Silva, E. (2004, apud VERMOTE et al., 2002), o produto

índice de vegetação tem como base os dados gerados pela reflectância diária

de superfície (série MOD09), nível 2, os quais são corrigidos para

espalhamento molecular, absorção de ozônio e aerossóis. Os índices de

vegetação são produzidos globalmente com resolução espacial de 250 m, 500

m, 1km e até mesmo 25 km.

O produto utilizado neste trabalho foi o MODIS 13Q. Sendo considerado

produto com alta resolução temporal e baixa resolução espacial, possuindo

aplicação limitada. É um algoritmo que processa as imagens reflectância da

superfície (MOD09) para produzir as imagens NDVI e EVI em uma composição

de 16 dias. Embora tal produto disponibilize produtos de NDVI prontos, estes

foram desprezados devido a sua difícil manipulação.

2.1.5 Idrisi Kilimanjaro

O software utilizado para o processamento das imagens deste trabalho

foi o Idrisi Kilimanjaro. Este é um sistema de informação geográfica e de

processamento de imagens, desenvolvido pela Graduete School of Geography

da Clark University, de Massashusetts, baseado no formato raster para

exibição dos dados, foi desenvolvido para microcomputadores. Este software

apresenta ferramentas nas áreas de Sensoriamento Remoto, processamento

de imagens, sistema de informação geográfica, modelagem espacial,

geoestatística e apoio à tomada de decisões.

2.2 Índices de Vegetação Os índices de vegetação são modelos numéricos, lineares ou não, que

guardam uma relação direta e satisfatória com a fitomassa foliar verde (Tucker,

1979; Gamon et al., 1995). Os produtos de índices de vegetação são derivados

de imagens resultantes das respostas espectrais nas faixas do vermelho e do

infravermelho próximo. A resposta espectral da vegetação resulta basicamente

da reflectância da cobertura vegetal que depende das propriedades estruturais

9

e ópticas da vegetação e do solo (Myneni et al., 1995). Segundo Gates et al.

(1965), a reflectância no intervalo do vermelho (600-700 nm) reduz com o

aumento do índice de área foliar, enquanto no intervalo do infravermelho

próximo (700-1100 nm) é diretamente proporcional ao aumento do índice de

área foliar.

O primeiro grupo de índices de vegetação data de 1974 e são: RATIO

(razão) IV = IVP/vermelho de Pearson & Miller (1972) e o NDVI (normalized

difference vegetation index) NDVI = (IVP - R) / (IVP + R) de Rose et al (1973),

ambos com a proposta de reduzir os efeitos multiplicativos da resposta

espectral nas duas faixas espectrais acima mencionadas. Este último índice é o

mais utilizado atualmente. Seu intervalo de valores vai de -1 a 1, variando da

resposta espectral do solo nu até a da completa cobertura de vegetação.

2.3 Bacia do rio Ipojuca A bacia hidrográfica do rio Ipojuca está localizada entre as latitudes 80

09’ e 80 40’ sul, e as longitudes 3.40 58’ e 370 03’ oeste de Greenwich. Limita-

se ao norte com a bacia hidrográfica do rio Capibaribe, ao sul, com as bacias

hidrográficas dos rios Una e Sirinhaém; a leste, com o segundo e terceiro

grupos de bacias hidrográficas de pequenos rios litorâneos e o oceano

Atlântico e, a oeste, com a bacia hidrográfica do rio Ipanema e o Estado da

Paraíba. O principal curso d’água é o Rio Ipojuca com extensão aproximada de

250 Km e direção preferencial oeste-leste. Nasce na Serra do Pau D’arco,

município de Arcoverde, sendo considerado intermitente desde sua nascente

até as proximidades de Chã Grande e daí em diante torna-se perene

(CONDEPE,2005).

Na porção Leste da bacia observam-se duas formas de relevo bastante

distintas; a planície costeira, com altitudes inferiores a 100m e um conjunto de

morros e colinas, com altitudes inferiores a 300m encontrados nas

proximidades do planalto da Borborema. Nas áreas situadas sobre este

planalto, entre os municípios de Chã Grande e Belo Jardim, observam-se

algumas superfícies mais ou menos planas, com altitudes variando entre 400 e

700m. Na porção oeste da bacia, nas áreas pertencentes aos municípios de

Poção, Pesqueira, Sanharó e Belo Jardim, encontram-se as superfícies mais

10

elevadas, já bastante trabalhadas pelo processo erosivo, com altitudes que

variam entre 800 e 1.000m (CONDEPE, 2005).

A vegetação dominante caracteriza-se pela presença de espécies

xerófilas, decíduas, em grande número composta por espinhos e abundância

de Cactáceas e Bromeliáceas. Nas áreas mais elevadas e expostas aos ventos

úmidos ocorrem os “brejos de altitude” (destacando-se como áreas de

nascentes). Nesses brejos observa-se a presença da mata serrana, atualmente

com elevado estado de degradação sendo substituída pela policultura. Nas

áreas mais úmidas da bacia, encontra-se a vegetação de Mata Atlântica, que

hoje se encontra bastante reduzida pela ação devastadora do homem. No

litoral são encontrados os manguezais (CONDEPE,2005).

Figura1- Em amarelo, a localização da bacia rio Ipojuca.

11

3. METODOLOGIA

Inicialmente, foram obtidas pelo GEOSERE/UFRPE imagens do satélite

Terra com o sensor Modis. Para tanto, utilizou-se o produsto MOD13Q. Tais

imagens foram solicitadas via Internet em formato HDF (Hyerarchical Data

Format), a partir do site <http://edcimswww.cr.usgs.gov/pub/imswelcome/>. Em

seguida, através do aplicativo MRT (Modis Reprojection Tool), as imagens

foram convertidas da projeção Intergerized Sinusoidal para projeção

geográfica, além da conversão do arquivo para o formato tiff. Selecionaram-se

ainda por meio do MRT os dados a serem utilizados que foram as bandas

vermelho e infravermelho próximo com resolução espacial de 250m.

Neste aplicativo, foi selecionada ainda a área de interesse, para tornar o

processamento posterior mais rápido. As datas do início das composições

foram 19 de janeiro de 2009 e 18 de julho de 2009, por se tratarem de períodos

distintos em relação ao comportamento espectral da vegetação, em face da

grande diferença das médias de precipitação. Uma vez que a resolução

radiométrica das imagens é bastante elevada (16 bits), utilizou-se o aplicativo

ConvGeotiff para reduzir sua resolução a 8 bits. Em seguida, os arquivos foram

importados para o software Idrisi Kilimanjaro, a fim de dar sequência a

manipulação dos dados.

3.1 Cálculo do NDVI

Após a importação das bandas da imagem para o Idrisi, utilizou-se a

ferramenta VEGINDEX do mesmo programa. Nela, utilizou-se a opção

NDVI e selecionaram-se os arquivos contendo as bandas do infravermelho

próximo e do vermelho para cada dia. Como produto, foi obtido o NDVI da

região para as duas datas, além dos dias 30 de Julho e 28 de Fevereiro de

2009.

12

Figura 2- NDVI de 19 de Janeiro de 2009.

Figura 3- NDVI de 18 de Julho de 2009.

Figura 4- NDVI de 28 de Fevereiro de 2009.

13

Figura 5 NDVI de 30 de Julho de 2009.

3.2 Imagem Diferença

Após a geração do NDVI procedeu-se ainda outro processamento da

imagem. Foram alterados os valores máximos dos pixels. Esta transformação

partiu de 0 a 255 (original) até 1 a -1 (intervalo de valores do NDVI). Isto foi

realizado por meio da ferramenta STRETCH.

Em seguida, foi realizada a análise temporal do produto. Através da

ferramenta IMAGEDIFF, foi realizada a subtração pixel a pixel dos valores do NDVI

de Julho pelo de 19 de Janeiro. Como resultado, obteve-se a imagem diferença,

mostrando a variação do índice de vegetação na região entre os dois períodos

estudados. Nesta ferramenta, foi feito uso ainda de uma opção que gerou a

variação percentual do índice de vegetação. Os intervalos de variação percentual

foram gerados automaticamente pelo IDRISI, fixando-se apena a quantidade de

intervalos em cinco.

14

4. RESULDADOS E DISCUSSÕES

A Figura 4 apresenta o produto final (imagem diferença) com os

respectivos intervalos de variação de NDVI. Mesmo não sendo realizado o

recorte da foram da bacia na imagem diferença, pode-se ter uma idéia

aproximada do comportamento espectral ad região em que ela está localizada.

Figura 4- Produto final (imagem diferença).

Mesmo sem análise estatística, é possível perceber que praticamente

toda a região sofreu um aumento do valor de NDVI. O intervalo de valores

predominante foi o de 15,38% a 42,36%. As regiões mais próximas ao litoral

sofreram incremento menor do índice de vegetação em relação às áreas

próximas ao Planalto da Borborema, podendo ser justificado pela maior

presença de áreas urbanas no primeiro caso. A variação positiva observada na

imagem diferença pode ter sido causada devido ao aumento no regime de

chuvas em Julho em relação a Janeiro. Consequentemente, haveria um maior

estímulo à produção de biomassa da vegetação. Contribui também, o fato de

em Janeiro estar ocorrendo o corte da cana-de-açúcar, fazendo com que o solo

fique mais exposto e os valores de NDVI tornem-se negativos. Em

contrapartida, no mês de Julho, a colheita da cultura ainda não se iniciou, e as

plantas encontram-se próximas ao seu desenvolvimento máximo e

consequentemente, cobertura vegetal máxima.

15

5. CONCLUSÕES

Em linhas gerais, a utilização do software IDRISI mostrou-se adequada

para a realização de análises simples sobre variação de cobertura vegetal de

áreas extensas. Com simples comandos, todos os produtos foram gerados.

O sensor MODIS também se apresentou como uma alternativa viável

para o gerenciamento de grandes bacias. Isto se deve ao fato do mesmo

apresentar obtenção de informações quase diariamente e possuir grande

resolução espacial, fazendo com que se tenha uma visão ampla da situação do

ecossistema regional. Outro ponto positivo é a dispensa da etapa de

georreferenciamento das imagens, uma vez que as mesmas sofreram este

procedimento pela NASA.

16

6. BIBLIOGRAFIA AGUIAR, D. A. Monitoramento da área colhida na cana-de-açúcar de cana colhida por meio de imagens do sensor modis. Dissertação de Mestrado

apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto do

Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos, 2007.

ATDB. Algorithm Theoretical Basis Document. v. 3, 1999. Disponível em:

<http://http://tbrs.arizona.edu/project/MODIS/index.php.pdf>. Acesso: Jun.

2003.

ANDERSON, L. O; LATORRE, M. L.; SHIMABUKURO, Y. E.; ARAI, E.;

CARVALHO, O. A. MODIS: Uma abordagem geral. 2003. PI (INPE 10131-

RPQ/752) cd rom.

CONDEPE. Bacia Hidrográfica do rio Ipojuca: Série Bacias hidrográficas de Pernambuco. Governo do Estado de Pernambuco, Secretaria de

Planejamento, Agência Estadual de planejamento e pesquisas de Pernambuco.

64 págs. 2005.

EMBRAPA MONITORAMENTO POR SATÉLITE. Sistemas Orbitais de Monitoramento e Gestão Territorial. Campinas: Embrapa Monitoramento por

Satélite, 2010. Disponível em: <http://www.sat.cnpm.embrapa.br>. Acesso em:

Jun. 2010.

LATORRE, M. L. et al. Sensor Modis: características gerais e aplicações.

Espaço &Geografia. v. 6, n. 1, p. 97 – 126, 2003.

LILLESAND, T. M.; KIEFER, R. W. Remote sensing and image interpretation. New York: John Wiley e Sons Inc., 1994.

MOREIRA, M.A.; Fundamentos de sensoriamento remoto e metodologia de plicação. UFG, 2003.

17

ROSENDO, J. S. Índices de vegetação e monitoramento do uso do solo e cobertura vegetal na bacia do rio Araguari - MG - utilizando dados do sensor MODIS. Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-

Graduação em Geografia da Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia,

2005.

SILVA, E. T. J. B. Utilização dos índices de Vegetação do Sensor MODIS para Detecção de Desmatamentos no Cerrado: Investigação de Parâmetros e Estratégias. 2004, 146 f. Dissertação de Mestrado apresentada

ao programa de Pós-Graduação em Geologia da Universidade de Brasília,

Brasília, 2004.

SILVA, H. D. B. Estudo do índice de vegetação no município de Floresta-PE utilizando técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto.

Relatório de estágio supervisionado apresentado ao curso de Engenharia

Agrícola e Ambiental da Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife,

2009.

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