Initial commit with cleaned history

2021 Projektbezogenes Arbeiten/02_Intro_HyperspectralData.R

@@ -0,0 +1,133 @@
+#Read hyperspectral image
+im <- stack('hymap_subset_hr.bsq') #load stack
+
+#Vector of the wavelength bands in nm of the hyperspectral image (from header file)
+im.wl <- c(
+  0.455400, 0.469400, 0.484300, 0.499100, 0.513800, 0.528800, 0.543600,
+  0.558400, 0.573100, 0.588100, 0.602900, 0.617600, 0.632000, 0.646500,
+  0.660900, 0.675500, 0.690000, 0.704500, 0.718900, 0.733200, 0.747600,
+  0.761800, 0.775900, 0.790100, 0.804600, 0.818800, 0.832900, 0.847100,
+  0.861100, 0.874700, 0.887800, 0.893000, 0.908500, 0.923900, 0.939400,
+  0.955200, 0.970400, 0.985800, 1.001400, 1.016600, 1.031800, 1.046900,
+  1.062000, 1.076600, 1.091300, 1.106200, 1.120800, 1.135300, 1.149700,
+  1.164100, 1.178600, 1.192800, 1.206900, 1.221000, 1.235100, 1.249200,
+  1.263100, 1.277000, 1.290700, 1.304300, 1.318300, 1.330100, 1.505000,
+  1.518800, 1.532600, 1.546300, 1.559800, 1.573200, 1.586400, 1.599500,
+  1.612700, 1.625900, 1.638900, 1.651700, 1.664400, 1.677100, 1.689600,
+  1.702100, 1.714600, 1.726900, 1.739300, 1.751500, 1.763600, 1.775600,
+  1.787600, 1.798100, 2.027500, 2.046700, 2.065500, 2.084100, 2.102500,
+  2.120900, 2.139000, 2.157000, 2.174700, 2.191700, 2.210300, 2.228100,
+  2.245600, 2.263400, 2.280400, 2.297400, 2.314400, 2.331400, 2.348300,
+  2.365000, 2.381500, 2.397700, 2.414100, 2.430300, 2.446500)*1000
+
+#Plot the image
+plotRGB (im, r=255, g=255, b=255, stretch='lin')
+
+#Open vector data
+trees <- readOGR('trees_selection_sp_withoutNA.shp')
+
+#Plot the tree data on top of the hyperspectral data
+plotRGB(im, 25,14,5, stretch = 'lin')
+plot(trees, cex=0.5, pch=19, col = 'yellow', add=TRUE)
+
+#Summary
+summary(trees)
+
+#View attribute table
+View(trees@data)
+
+#Access column of attribute table
+trees$GATTUNG_DE
+
+#Access all unique values of one column
+levels(as.factor(trees$GATTUNG_DE))
+
+#Access one row or point
+trees[5,]@data
+
+#Plot one Tree on the image
+plotRGB(im, 25, 14, 5, stretch = 'lin')
+plot(trees[5,], cex=2, pch=19, col = "yellow", add = TRUE)
+
+#Plot only AHORN & ROSSKASTANIE trees on the image
+
+plotRGB(im, 25,14,5, stretch = 'lin')
+plot(trees[trees$GATTUNG_DE == 'AHORN',], cex=1, pch=19, col="yellow", add = TRUE)
+plot(trees[trees$GATTUNG_DE == 'ROSSKASTANIE',], cex=1, pch=19, col = 'blue', add = TRUE)
+
+#Extract pixel values from raster
+pixel_extract <- extract(im, trees, df = TRUE)
+
+#Establish relationship between the ID of each pixel and the class
+pixel_extract_gattung_de <- as.factor(trees$GATTUNG_DE[match(pixel_extract$ID, seq(nrow(trees)))])
+
+#Delete the ID column
+pixel_extract <- pixel_extract[-1]
+
+#Calculate mean spectral profiles
+sp <- aggregate( . ~ gattung_de, data = pixel_extract, FUN = mean, na.rm = TRUE)
+
+##### Plot mean spectral profiles
+# plot empty plot of a defined size
+plot(1, ylim = c(0,0.5), 
+     xlim = c(7, nlayers(im)), 
+     type = 'n', 
+     xlab = "Hymap bands", 
+     ylab = "reflectance",
+)
+
+# define colors for class representation - one color per class necessary!
+mycolors <- rainbow(nrow(sp))
+
+# draw one line for each class
+for (i in 1:nrow(sp)){
+  lines(as.numeric(sp[i, -1]), 
+        lwd = 2, 
+        col = mycolors[i]
+  )
+}
+
+# add a grid
+grid()
+
+# add a legend
+legend(as.character(sp$gattung),
+       x = "topleft",
+       col = mycolors,
+       lwd = 1,
+       bty = "n",
+       cex = 0.75,
+       ncol = 3
+)
+
+# plot empty plot of a defined size
+plot(1, ylim = c(0,0.5), 
+     xlim = c(min(im.wl), max(im.wl)), 
+     type = 'n', 
+     xlab = "wavelength (nm)", 
+     ylab = "reflectance",
+)
+
+# define colors for class representation - one color per class necessary!
+mycolors <- rainbow(nrow(sp))
+
+# draw one line for each class
+for (i in 1:nrow(sp)){
+  lines(im.wl, as.numeric(sp[i, -1]), 
+        lwd = 2, 
+        col = mycolors[i]
+  )
+}
+
+# add a grid
+grid()
+
+# add a legend
+legend(as.character(sp$gattung),
+       x = "topleft",
+       col = mycolors,
+       lwd = 1,
+       bty = "n",
+       cex = 0.75,
+       ncol = 3
+)

2021 Projektbezogenes Arbeiten/03_Intro_HyperspectralData_p2.R

@@ -0,0 +1,125 @@
+install.packages ("hsdar")
+install.packages ("raster")
+install.packages ("rgdal")
+
+library (hsdar)
+library (raster) 
+library (rgdal)
+
+spec.berlin <- read.delim2("/Users/huaqo/Nextcloud/Fernerkundung/Projektbezogenes Arbeiten/03/SpecLib_Berlin_Urban_Gradient_2009.txt", header=TRUE)
+
+class(spec.berlin)
+
+View(spec.berlin)
+
+#load a spectral matrix
+specs <- t(as.matrix(spec.berlin))
+
+class(specs)
+
+?speclib
+
+#create a spectral library
+sl.berlin <- speclib(specs[-1, ], (specs[1, ])*1000)
+
+class(sl.berlin)
+
+sl.berlin
+
+# Create a plot
+plot (sl.berlin, FUN=1, ylim=c (0, 0.8))
+
+# add verticel lines at the wavelength of blue, green and red
+abline (v=450, col="blue")
+abline (v=550, col="green")
+abline (v=630, col="red")
+
+# create a vector of colors
+colbar = rainbow(10)
+
+# Choose soectra to be plotted
+spectra = c(1,10,15,18,22,25,30,35,40)
+
+# Add these spectra to a plot
+plot (sl.berlin, FUN=1, ylim=c ( 0, 0.8), col=colbar[1], lwd=2) ## plot
+plot (sl.berlin, FUN=10 , new=F, col=colbar[2], lwd=2) ## add
+plot (sl.berlin, FUN= 15, new=F, col=colbar[3], lwd=2)
+plot (sl.berlin, FUN=18 , new=F, col=colbar[4], lwd=2)
+plot (sl.berlin, FUN=22, new=F, col=colbar[5], lwd=2)
+plot (sl.berlin, FUN=25, new=F, col=colbar[6], lwd=2)
+plot (sl.berlin, FUN=30 , new=F, col=colbar[7], lwd=2)
+plot (sl.berlin, FUN=35, new=F, col=colbar[8], lwd=2)
+plot (sl.berlin, FUN=35, new=F, col=colbar[9], lwd=2)
+
+#Add a legend
+legend ("topright", legend=idSpeclib(sl.berlin[spectra]) , col=colbar, lwd=2, ncol=2, cex=0.7)
+
+#Load hyperstectral image
+im <- stack("/Users/huaqo/Nextcloud/Fernerkundung/Projektbezogenes Arbeiten/03/hymap_subset2/hymap_subset.bsq")
+
+im.wl <- c(
+  0.455400, 0.469400, 0.484300, 0.499100, 0.513800, 0.528800, 0.543600,
+  0.558400, 0.573100, 0.588100, 0.602900, 0.617600, 0.632000, 0.646500,
+  0.660900, 0.675500, 0.690000, 0.704500, 0.718900, 0.733200, 0.747600,
+  0.761800, 0.775900, 0.790100, 0.804600, 0.818800, 0.832900, 0.847100,
+  0.861100, 0.874700, 0.887800, 0.893000, 0.908500, 0.923900, 0.939400,
+  0.955200, 0.970400, 0.985800, 1.001400, 1.016600, 1.031800, 1.046900,
+  1.062000, 1.076600, 1.091300, 1.106200, 1.120800, 1.135300, 1.149700,
+  1.164100, 1.178600, 1.192800, 1.206900, 1.221000, 1.235100, 1.249200,
+  1.263100, 1.277000, 1.290700, 1.304300, 1.318300, 1.330100, 1.505000,
+  1.518800, 1.532600, 1.546300, 1.559800, 1.573200, 1.586400, 1.599500,
+  1.612700, 1.625900, 1.638900, 1.651700, 1.664400, 1.677100, 1.689600,
+  1.702100, 1.714600, 1.726900, 1.739300, 1.751500, 1.763600, 1.775600,
+  1.787600, 1.798100, 2.027500, 2.046700, 2.065500, 2.084100, 2.102500,
+  2.120900, 2.139000, 2.157000, 2.174700, 2.191700, 2.210300, 2.228100,
+  2.245600, 2.263400, 2.280400, 2.297400, 2.314400, 2.331400, 2.348300,
+  2.365000, 2.381500, 2.397700, 2.414100, 2.430300, 2.446500)*1000
+
+plotRGB (im, 51, 34, 13, stretch="lin") 
+
+# Open the image in a new window
+plotRGB(im, r=70, g=50, b=14, scale=255, stretch="lin")
+
+#``loactor()`` function
+pxy<-locator(4)
+
+
+# extract spectral information
+spectrum11<-extract(im, cbind(pxy$x[1], pxy$y[1]))
+spectrum12<-extract(im, cbind(pxy$x[2], pxy$y[2]))
+spectrum13<-extract(im, cbind(pxy$x[3], pxy$y[3]))
+spectrum14<-extract(im, cbind(pxy$x[4], pxy$y[4]))
+
+#plot the spectra
+
+plot(im.wl, spectrum11[1,], type = "b", col = "cyan", ylim=c(0,0.5),ylab="reflectance",
+     xlab="wavelength [nm]")
+lines(im.wl, spectrum12[1,], type = "b", col = "red")
+lines(im.wl, spectrum13[1,], type = "b", col = "green")
+lines(im.wl, spectrum14[1,], type = "b", col = "blue")
+
+legend("topright", legend = c("spectrum 1","spectrum 2", "spectrum 3","spectrum 4"), fill = c("cyan", "red", "green", "blue"))
+
+#Calculate an index
+NDVI <- ((im[[34]] - im[[14]])/im[[34]] + im[[14]])
+#Plot the index
+plot(NDVI, main="NDVI August 2009")
+plot(NDVI, main="NDVI August 2009",zlim=c(-0.1,1))
+plot(NDVI, main="NDVI August 2009",zlim=c(-0.1,1), col=grey.colors(255))
+mycol = colorRampPalette(c("tan4", "yellow", "forestgreen"))
+plot(NDVI, main="NDVI August 2009",zlim=c(-0.1,1),col=mycol(255))
+mycol = colorRampPalette(c("tan4", "yellow", "forestgreen"))
+plot(NDVI, main="NDVI August 2009",zlim=c(-0.1,1),col= mycol(5))
+
+#Create a matrix that has following structure:
+# min max newValue
+# min2 max2 new Value2
+
+# I have started the first class with -Inf as this makes sure that any negative value is included in the first class.
+reclass_matrix <- matrix(c(-Inf,0.3,1,0.3,1,2),ncol=3, byrow=TRUE)
+reclass_matrix
+
+NDVI_reclass <- reclassify(NDVI, reclass_matrix)
+
+plot(NDVI_reclass, col=c("tan4", "forestgreen"))
+plot(NDVI_reclass, col=mycol(2))

2021 Projektbezogenes Arbeiten/04_RandomForest.R

@@ -0,0 +1,103 @@
+#Intro
+
+##Packages
+library(raster)
+library(rgdal)
+library(randomForest)
+
+##Working directory
+setwd('/Users/huaqo/Nextcloud/Fernerkundung/Projektbezogenes Arbeiten/04')
+
+##Load data
+img <- brick("landsat8_satellit_randomForest.tif")
+shp <- shapefile("Trainingsdaten_landsat8_RF.shp")
+getwd()
+dir()
+img
+shp
+
+##Coordinate system
+compareCRS(shp, img)    #Compare coordinate systems
+shp <-spTransform(shp, crs(img))    #Overwrite coordinate system
+
+##Plot data
+plotRGB(img, r = 4, g = 3, b = 2, stretch = "lin")
+plot(shp, col = "yellow", add = TRUE)
+
+#Preprocessing of shapefile
+levels(as.factor(shp$classes))  #Show all classes
+for (i in 1: length(unique(shp$classes))) {
+    cat(paste0(i,"", levels(as.factor(shp$classes))[i], sep= "\n")) 
+}   #assignment of numerical values to classes
+
+#Create trainingdata 
+
+##Extract Pixelvalues
+smp <- extract(img, shp, df = TRUE) #Extract and merge
+save(smp , file = "smp.rda") #save file in wd
+load(file = 'smp.rda')  #load file from wd
+
+##Merge trainingdate with classes
+smp$cl <- as.factor(shp$classes[match(smp$ID, seq(nrow(shp)))]) #merge
+smp <- smp[-1]
+summary(smp$cl) #show assignment
+str(smp)    #show data
+
+#Create random forest modell
+
+##Downsampling and get sample size of classification
+smp.size <- rep(min(summary(smp$cl)), nlevels(smp$cl))
+smp.size
+
+##Modell
+rfmodel <- tuneRF(x = smp[-ncol(smp)],
+                  y = smp$cl,
+                  sampsize = smp.size,
+                  strata = smp$cl,
+                  ntree = 250,
+                  importance = TRUE,
+                  doBest = TRUE)
+rfmodel    #show modell
+
+##Plot Statistical information
+x11()
+varImpPlot(rfmodel)
+
+x11()
+plot(rfmodel, col = c("violet", "tan4", "blueviolet", 
+                      "yellowgreen", "green4", "blue"))
+save(rfmodel, file = "rfmodel.RData")
+
+#Classification
+##Show modell as image
+result <- predict(img, 
+                  rfmodel,
+                  filename = 'Ergebnis.tif',
+                  overwrite = TRUE)
+
+##Plot results
+plot(result, 
+     axes = FALSE, 
+     box = FALSE,
+     col= c("violet", 
+            "tan4", 
+            "blueviolet", 
+            "yellowgreen", 
+            "green4", 
+            "blue"))
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+

2021 Projektbezogenes Arbeiten/05_SMA.R

@@ -0,0 +1,106 @@
+setwd("~/Nextcloud/Fernerkundung/Projektbezogenes Arbeiten/05")
+
+install.packages('sf')
+install.packages('raster')
+install.packages('tidyverse')
+install.packages('hsdar')
+install.packages('magrittr')
+
+library(sf)
+library(raster)
+library(tidyverse)
+library(hsdar)
+library(magrittr)
+
+#Raster einladen
+home <- brick('X0066_Y0021.tif') / 10000
+
+#Keine Ahnung
+names(home) <- paste0('B', 1:10)
+
+#Plotten
+plotRGB(home, 3, 2, 1, stretch = 'lin')
+
+#Ganz Berlin
+berlin_composite <- stack('/Users/huaqo/Nextcloud/Fernerkundung/Projektbezogenes Arbeiten/05/level3/complete_berlin.vrt') / 10000
+plotRGB(berlin_composite, 3, 2, 1, stretch = 'lin')
+
+#Endmember
+image_endmember <- st_read('/Users/huaqo/Nextcloud/Fernerkundung/Projektbezogenes Arbeiten/05_SMA/Endmember.gpkg', quiet = TRUE) %>%
+    st_transform(crs = st_crs(home))
+class(image_endmember)
+
+#
+shade <- tribble(
+    ~B1, ~B2, ~B3, ~B4, ~B5, ~B6, ~B7, ~B8, ~B9, ~B10, ~Typ,
+    .01, .01, .01, .01, .01, .01, .01, .01, .01, .01, "Schatten"
+)
+
+extracted_spectra <- raster::extract(berlin_composite, image_endmember, df = TRUE) %>%
+    bind_cols(Typ = image_endmember$Typ) %>%
+    select(-ID) %>%
+    set_colnames(c(paste0("B", 1:10), "Typ")) %>%
+    group_by(Typ) %>%
+    summarise(across(contains("B"), mean)) %>%
+    add_row(shade)
+
+#
+spectra_for_plot <- extracted_spectra %>% 
+    pivot_longer(cols = contains("B"), names_to = "var", values_to = "vals") %>%
+    mutate(var = fct_relevel(var, function(x) paste0("B", sort(as.numeric(str_extract(x, "[0-9]+"))))))
+
+ggplot(spectra_for_plot) +
+    geom_line(aes(x = var, y = vals, color = Typ, group = Typ), lwd = 1) +
+    scale_color_discrete(name = "Endmember") +
+    labs(x = "Band",
+         y = "Reflektanz") +
+    theme(legend.position = "bottom")
+
+#Entmischung
+em <- speclib(spectra = as.matrix(extracted_spectra[, -1]),
+              wavelength = c(490, 560, 665, 705, 740, 783, 842, 865, 1610, 2190),
+              continuousdata = FALSE)
+
+image_spectra <- speclib(spectra = getValues(home),
+                         wavelength = c(490, 560, 665, 705, 740, 783, 842, 865, 1610, 2190),
+                         continuousdata = FALSE)
+
+
+sma <- unmix(image_spectra, em)
+
+#Visualisierung und Validierung
+extent_s2 <- extent(home)
+
+soil_mat <- matrix(sma$fractions[1, ], nrow = 250, ncol = 250, byrow = TRUE)
+
+soil_ras <- raster(soil_mat, crs = crs(home), xmn = extent_s2[1],
+                   xmx = extent_s2[2], ymn = extent_s2[3], ymx = extent_s2[4])
+
+veg_mat <- matrix(sma$fractions[2, ], nrow = 250, ncol = 250, byrow = TRUE)
+
+veg_ras <- raster(veg_mat, crs = crs(home), xmn = extent_s2[1],
+                  xmx = extent_s2[2], ymn = extent_s2[3], ymx = extent_s2[4])
+
+shadow_mat <- matrix(sma$fractions[3, ], nrow = 250, ncol = 250, byrow = TRUE)
+
+shadow_ras <- raster(shadow_mat, crs = crs(home), xmn = extent_s2[1],
+                     xmx = extent_s2[2], ymn = extent_s2[3], ymx = extent_s2[4])
+
+rmse_mat <- matrix(sma$error, nrow = 250, ncol = 250, byrow = TRUE)
+
+rmse_ras <- raster(rmse_mat, crs = crs(home), xmn = extent_s2[1],
+                   xmx = extent_s2[2], ymn = extent_s2[3], ymx = extent_s2[4])
+
+sma_raster <- brick(soil_ras, veg_ras, shadow_ras, rmse_ras)
+
+names(sma_raster) <- c("Boden", "Vegetation", "Schatten", "RMSE")
+
+# Alternative
+alt_sma_raster <- setValues(home[[1:4]], values = c(t(sma$fractions), sma$error))
+
+names(alt_sma_raster) <- c("Boden", "Vegetation", "Schatten", "RMSE")
+
+compareRaster(sma_raster, alt_sma_raster)
+
+#Abspeichern
+writeRaster(sma_raster,"sma_stacked.tif", overwrite = TRUE)

2021 Projektbezogenes Arbeiten/06_Thermal.R

@@ -0,0 +1,83 @@
+#### 1. Vorbereitung ####
+install.packages('RStoolbox')
+install.packages('raster')
+library(raster)
+library(RStoolbox)
+setwd("~/OneDrive/Dokumente/Fernerkundung/PjS/06_Thermal/Daten Tag")
+
+mtl <- 'LC08_L1TP_193023_20190726_20190801_01_T1_MTL.txt'
+metaData <- readMeta(mtl)
+
+ls8_2020 <- stack(metaData$DATA$FILES[c(1:7)])
+names(ls8_2020) <- c("ultra_blue", "blue", "green", "red", "NIR", "SWIR1", "SWIR2")
+
+#metaData$DATA$FILES
+
+ls8_2020_thermal <- stack(metaData$DATA$FILES[9])
+names(ls8_2020_thermal) <- c('TIR1')
+
+setwd("~/OneDrive/Dokumente/Fernerkundung/PjS/06_Thermal/Berlin Shapefile")
+BB_shape <- shapefile('Berlin_Bezirke.shp')
+
+#### 2. Vorverarbeitung ####
+##### 2.1 Top-Of-Atmosphere Reflectance #####
+offset <- metaData$CALREF$offset[1:7]
+gain <- metaData$CALREF$gain[1:7]
+ls8_2020_toa1 <- gain * ls8_2020 + offset
+
+sun_elev_day <- metaData$SOLAR_PARAMETERS['elevation']
+sun_earth_distance_day <- metaData$SOLAR_PARAMETERS['distance']
+ls8_2020_toa <- ls8_2020_toa1 * sun_earth_distance_day^2 / sin(sun_elev_day*pi/180)
+#ls8_2020_toa
+
+
+
+##### 2.2 Brightness Temperature #####
+offset <- metaData$CALRAD$offset[10]  
+gain <- metaData$CALRAD$gain[10] 
+ls8_2020_thermal.RAD <- gain * ls8_2020_thermal + offset
+
+K1 <- metaData$CALBT$K1[1]
+K2 <- metaData$CALBT$K2[1]
+ls8_2020_thermal.BT <- K2/log(K1/ls8_2020_thermal.RAD+1)
+#ls8_2020_thermal.BT
+
+#### 3. Shapefile ####
+#plotRGB(ls8_2020_toa, r = 4, g = 3, b = 2, stretch = 'hist')
+#plot(BB_shape, lwd = 2, border = 'red', add = TRUE)
+
+ls8_2020_toa.BB <- crop(ls8_2020_toa, BB_shape)
+ls8_2020_thermal.BT.BB <- crop(ls8_2020_thermal.BT, BB_shape)
+
+#plotRGB(ls8_2020_toa.BB, r = 4, g = 3, b = 2, stretch = 'hist')
+#plot(BB_shape, lwd = 2, border = 'red', add = TRUE)
+
+#plot(ls8_2020_thermal.BT.BB, zlim=c(290,320))
+#plot(BB_shape, lwd = 2, border = 'red', add = TRUE)
+
+#### 4. Gleichung zur Berechnung der Oberflaechentemperatur ####
+#LST(°C)=Bt/[1+(w∗Bt/p)∗ln(e)]−273.15
+#e=0,017∗Pv+0,963
+#PV=[(NDVI−NDVImin)/(NDVImax−NDVImin)]
+#### 5. Berechnen des NDVI ####
+ls8.ndvi <- spectralIndices(ls8_2020_toa.BB, red = 'red', nir = 'NIR', indices = 'NDVI')
+#plot(ls8.ndvi)
+#ls8.ndvi
+
+#### 6. Berechnen des PV ####
+NDVImin <- minValue(ls8.ndvi)
+NDVImax <- maxValue(ls8.ndvi)
+ls8.PV <- ((ls8.ndvi-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin))^2
+#plot(ls8.PV)
+
+#### 7. Berechnung des Emissionsgrades ####
+ls8.emissiv <- 0.017 * ls8.PV + 0.963
+plot(ls8.emissiv)
+#### 8. Berechnung der Oberflächentemperatur (LST) ####
+ls8.LST <- (ls8_2020_thermal.BT.BB / (1+(10.8 * ls8_2020_thermal.BT.BB/14388) * log(ls8.emissiv))) - 273.15
+#ls8.LST
+#plot(ls8.LST, zlim=c(20,40))
+#plot(BB_shape, lwd = 2, border = "red", add = TRUE)
+#### 9. Speichern des Ergebnisses ####
+setwd("~/OneDrive/Dokumente/Fernerkundung/PjS/06_Thermal")
+writeRaster(ls8.LST$layer, "ls8_LST.sdat", format = "SAGA", overwrite = TRUE)

2021 Projektbezogenes Arbeiten/08_Kastanie.R

@@ -0,0 +1,87 @@
+#### 1. Vorbereitung ####
+setwd("~/OneDrive/Dokumente/Fernerkundung/PjS/08_Kastanie/Daten")
+install.packages('vioplot')
+library('vioplot')
+library(raster)
+library(rgdal)
+Kachel_2020 <- stack('Kachel_Suedwest.tif')
+names(Kachel_2020) <- c('NIR','RED','GREEN')
+#plotRGB(Kachel_2020, 1, 2, 3, stretch = 'lin')
+
+par(mfrow = c(1,1))
+
+Kronen <- readOGR('rkast_buffer_single.shp')
+#plot(Kronen, lwd = 5, border = 'yellow', add = TRUE)
+
+NDVI <- stack('ndvi.tif')
+#plot(NDVI)
+
+#### 2. Extrahieren von Pixeln ####
+extract_CIR <- extract(Kachel_2020, Kronen, df = TRUE)
+extract_NDVI <- extract(NDVI, Kronen, df = TRUE)
+
+#### 3. Statistische Auswertung der extrahierten Pixel ####
+##### 3.1 Erstellen von Boxplots #####
+col = c('purple','red','green')
+boxplot(extract_CIR[2:4], col = col, ylab = 'Reflectance')
+##### 3.2 Erstellen von Violinplots #####
+vioplot(extract_CIR[2:4], col = col, horizontal = F)
+
+#### 4. Mittelwerte pro Baum bestimmen ####
+sp <- aggregate(. ~ ID , data = extract_CIR, FUN = mean, na.rm = TRUE )
+##### 4.1 Mittelwerte der Kanäle plotten #####
+par(mfrow = c(1,3))
+
+##NIR
+plot(sp[,2], ylim = c(0,250), ylab = "Reflectance", main ="NIR")
+abline(h = mean(sp$NIR), col ="red")
+##Rot
+plot(sp[,3], ylim = c(0,250), ylab = "Reflectance", main ="Red")
+abline(h = mean(sp$RED), col ="red")
+##Gruen
+plot(sp[,4], ylim = c(0,250), ylab = "Reflectance", main ="Green")
+abline(h = mean(sp$GREEN), col ="red")
+
+#### 5. Vergleich mit der Referenzgattung Linde ####
+##### 5.1 Einladen der Daten #####
+Linden <- readOGR("Vergleichsbaum_Linde_singlepart.shp")
+summary(Linden)
+##### 5.2 Stichprobe ziehen #####
+sample_index <- sample(1:length(Linden),400)
+Linden_sample <-  Linden[sample_index,]
+
+plot(Linden)
+plot(Linden_sample, add=T, col="red")
+##### 5.3 Extrahieren der Linden Pixel #####
+extract_Linden <- extract(Kachel_2020, Linden_sample, buffer = 1, na.rm = TRUE, df = TRUE)
+
+##optional für die die komischerweise keinen Dataframe erhalten (vielleicht Mac-User?)
+# Manuelles Umwandeln in einen Dataframe
+extract_Linden <- data.frame(extract_Linden)
+
+##### 5.4 Violinplots von Kastanien und Linden vergleichen #####
+par(mfrow = c(1,2))
+
+col= c("purple","red","green")
+vioplot(extract_CIR[2:4],col = col, horizontal=F, main ="Rosskastanien")
+
+vioplot(extract_Linden[2:4],col = col, horizontal=F, main = "Linden")
+
+##### 5.5 Mittelwerte pro Linde berechnen #####
+sp_Linden <- aggregate(. ~ ID , data = extract_Linden, FUN = mean, na.rm = TRUE )
+
+##### 5.6 Mittelwerte des NIR der Gattungen vergleichen #####
+par(mfrow = c(1,2))
+
+##NIR Kastanien
+plot(sp[,2], ylim = c(0,250))
+abline(h = mean(sp$NIR), col ="red")
+
+##NIR Linden
+
+plot(sp_Linden[,2], ylim = c(0,250))
+abline(h = mean(sp_Linden$NIR), col ="red")
+
+
+
+

2021 Projektbezogenes Arbeiten/09_Trockenstress.R

@@ -0,0 +1,119 @@
+#install packages
+#install.packages('RColorBrewer')
+#install.packages('rgeos')
+
+
+# load spatial packages
+library(raster)
+library(rgdal)
+library(rgeos)
+library(RColorBrewer)
+
+setwd("/Users/hannascheiwe/Desktop/Geo4.Semester/PjS_urbanefernerkundun/Vortrag_Trockenstress/daten")
+
+# turn off factors
+#options(stringsAsFactors = FALSE)
+
+multispectral_st_2018 <- stack("/Users/hannascheiwe/Desktop/Geo4.Semester/PjS_urbanefernerkundun/Vortrag_Trockenstress/daten/sen2_20180901.tif")
+
+plotRGB(multispectral_st_2018, 3,2,1, stretch="lin")
+
+crop_extent <- readOGR("/Users/hannascheiwe/Desktop/Geo4.Semester/PjS_urbanefernerkundun/Vortrag_Trockenstress/daten/Berlin_Bezirke.shp")
+
+charlottenburg_wilmersdorf <- crop_extent[crop_extent$ORTSTNAME=="Grunewald",]
+
+plot(charlottenburg_wilmersdorf)
+
+plot(charlottenburg_wilmersdorf,
+     main = "Shapefile imported into R - crop extent",
+     axes = TRUE,
+     border = "blue")
+
+#compare_CRS(charlottenburg_wilmersdorf, multispectral_st_2018)
+
+shp<- spTransform(charlottenburg_wilmersdorf, crs(multispectral_st_2018))
+
+ausschnitt_grunewald_2018<- crop(multispectral_st_2018, shp)
+
+plotRGB(ausschnitt_grunewald_2018,3,2,1, stretch= "lin")
+
+ndvi_2018 <- (ausschnitt_grunewald_2018[[7]] - ausschnitt_grunewald_2018[[3]]) / (ausschnitt_grunewald_2018[[7]] + ausschnitt_grunewald_2018[[3]])
+
+plot(ndvi_2018, main = "ndvi_2018", axes = FALSE, box = FALSE)
+
+hist(ndvi_2018,
+     main = "ndvi_2018: Distribution of pixels",
+     col = "springgreen",
+     xlab = "NDVI Index Value")
+
+#writeRaster(x = ndvi_2018,
+    #filename="...",
+    #format = "GTiff", # save as a tif
+    #datatype='INT2S', # save as a INTEGER rather than a float
+    #overwrite = TRUE)  # OPTIONAL - be careful. This will OVERWRITE previous files.
+
+ndwi_2018 <- (ausschnitt_grunewald_2018[[7]] - ausschnitt_grunewald_2018[[10]]) / (ausschnitt_grunewald_2018[[7]] + ausschnitt_grunewald_2018[[10]])
+
+plot(ndwi_2018, main = "ndwi_2018", axes = FALSE, box = FALSE)
+
+hist(ndwi_2018,
+     main = "ndwi_2018: Distribution of pixels",
+     col = "springgreen",
+     xlab = "NDVI Index Value")
+
+#writeRaster(x = ndwi_2018,
+            #filename="...",
+            #format = "GTiff", # save as a tif
+            #datatype='INT2S', # save as a INTEGER rather than a float
+            #overwrite = TRUE)  # OPTIONAL - be careful. This will OVERWRITE previous files.
+
+multispectral_2020 <- stack("/Users/hannascheiwe/Desktop/Geo4.Semester/PjS_urbanefernerkundun/Vortrag_Trockenstress/daten/S2A_20200816.tif")
+
+plotRGB(multispectral_2020, 3,2,1, stretch="lin")
+
+compare_CRS(charlottenburg_wilmersdorf_2020, multispectral_2020)
+
+shp_2020<- spTransform(charlottenburg_wilmersdorf_2020, crs(multispectral_2020))
+
+ausschnitt_grunewald_2018_2020<- crop(multispectral_2020, shp_2020)
+
+plotRGB(ausschnitt_grunewald_2018_2020,3,2,1, stretch= "lin")
+
+ndvi_2020 <- (ausschnitt_grunewald_2020[[7]] - ausschnitt_grunewald_2020[[3]]) / (ausschnitt_grunewald_2020[[7]] + ausschnitt_grunewald_2020[[3]])
+
+plot(ndvi_2020, main = "ndvi_2020", axes = FALSE, box = FALSE)
+
+hist(ndvi_2020,
+     main = "NDVI: Distribution of pixels",
+     col = "springgreen",
+     xlab = "NDVI Index Value")
+
+#writeRaster(x = ndvi_2020,
+            #filename="...",
+            #format = "GTiff", # save as a tif
+            #datatype='INT2S', # save as a INTEGER rather than a float
+            #overwrite = TRUE)  # OPTIONAL - be careful. This will OVERWRITE previous files.
+
+#NDWI:
+#(NIR-SWIR)/(NIR+SWIR)
+
+ndwi_2020 <- (ausschnitt_grunewald_2020[[7]] - ausschnitt_grunewald_2020[[10]]) / (ausschnitt_grunewald_2020[[7]] + ausschnitt_grunewald_2020[[10]])
+
+plot(ndwi_2020, main = "ndwi_2020", axes = FALSE, box = FALSE)
+
+hist(ndwi_2020,
+     main = "NDWI: Distribution of pixels",
+     col = "springgreen",
+     xlab = "NDVI Index Value")
+
+#writeRaster(x = ndwi_2020,
+            #filename="...",
+            #format = "GTiff", # save as a tif
+            #datatype='INT2S', # save as a INTEGER rather than a float
+            #overwrite = TRUE)  # OPTIONAL - be careful. This will OVERWRITE previous files.
+
+difference_ndvi<- ndvi_2018 - ndvi_2020
+plot(difference_ndvi, main = "NDVI Difference", axes = FALSE, box = FALSE)
+
+difference_ndvi<- ndvi_2018 - ndvi_2020
+plot(difference_ndvi, main = "NDVI Difference", axes = FALSE, box = FALSE)

2021 Projektbezogenes Arbeiten/Abschlussarbeit/data/README.md

@@ -0,0 +1 @@
+Jede Zwei Spalten is eine Messung. Jede Reihe ist eine Wellenlaenge mit dem gemessenen reflection value.

2021 Projektbezogenes Arbeiten/Abschlussarbeit/main.R

@@ -0,0 +1,308 @@
+process_spectral_data <- function(file_path, grouping_size = 17, exclude_index = 13, encoding = "UTF-16LE", baum_ids = NULL) {
+  spektren <- readLines(file(file_path, encoding = encoding))
+  spektren <- gsub("\ufeff", "", spektren)
+  spektren <- strsplit(spektren, "\t")
+
+  wavelengths <- as.numeric(sapply(spektren, function(x) strsplit(x[1], ",")[[1]][1]))
+  measurements <- do.call(rbind, lapply(spektren, function(row) {
+    sapply(row, function(part) as.numeric(strsplit(part, ",")[[1]][2]))
+  }))
+
+  if (basename(file_path) == "export_20220721.dat") {
+    whites <- c()
+    for (j in 1:ncol(measurements)) {
+      value <- measurements[1, j]
+      if (!is.na(value) && floor(value) == 1) {
+        whites <- c(whites,j)
+      }
+    }
+    skipped <- c(88, 138, 139, 180, 293, 311, 312, 313, 317, 395)
+    
+    # Remove when found a solution
+    fix <- c(0:11)
+    
+    columns_to_remove <- unique(c(whites, skipped, fix))
+
+    measurements <- measurements[, -columns_to_remove]
+    spektren.df <- as.data.frame(measurements)
+    
+    # Reorder columns to match baum_ids if provided
+    if (!is.null(baum_ids)) {
+      baum_ids_20220721 <- c(
+        "ES8 (B 2-10-5-5)", "ES9 (B 2-10-2-4)", "IT8 (B 1-2-2-2)", "DE7 (B3-11-3-3)", "DE8 (B3-11-1-3)",
+        "FR1 (A 1-7-2-5)", "FR2 (A 1-7-1-1)", "ES1 (A 2-3-3-3)", "ES2 (A 2-3-3-2)", "IT2 (A 1-9-3-5)",
+        "IT3 (A 1-9-4-4)", "FR5 (A 1-1-2-5)", "FR6 (A 1-1-2-3)", "DE1 (B1-10-5-5)", "DE2 (B1-10-5-3)",
+        "IT7 (B 1-2-3-3)", "DE4 (B1-10-4-5)", "DE10 (B 3-11-1-1)", "ES10 (B 2-10-3-1)", "IT9 (B 1-2-2-3)",
+        "IT5 (A 1-9-5-2)", "ES5 (A 2-3-4-4)", "FR10 (A 1-1-5-4)", "FR4 (A 1-1-1-3)"
+      )
+      
+      baum_order_20220721 <- match(baum_ids, baum_ids_20220721)
+      
+      reordered_columns <- unlist(lapply(baum_order_20220721, function(x) {
+        start_col <- (x - 1) * 15 + 1
+        end_col <- start_col + 14
+        return(start_col:end_col)
+      }))
+      
+      spektren.df <- spektren.df[, reordered_columns]
+    }
+  }
+
+  if (basename(file_path) == "export_20220812.dat") {
+    measurements_filtered <- list()
+    for (i in seq(1, ncol(measurements), by = grouping_size)) {
+      tree_index <- (i - 1) / grouping_size + 1
+      if (tree_index != exclude_index) {
+        measurements_filtered[[length(measurements_filtered) + 1]] <- measurements[, (i + 1):(i + grouping_size - 2)]
+      }
+    }
+    measurements_filtered <- do.call(cbind, measurements_filtered)
+    spektren.df <- as.data.frame(measurements_filtered)
+  }
+
+  print(dim(measurements))
+
+  rownames(spektren.df) <- wavelengths
+
+  return(spektren.df)
+}
+# Function to calculate mean values for each tree
+calculate_mean_values <- function(spektren.df, baum_id, spalten_pro_baum) {
+  start_spalte <- (baum_id - 1) * spalten_pro_baum + 1
+  end_spalte <- start_spalte + spalten_pro_baum - 1
+  spalten_messungen <- start_spalte:end_spalte
+  mean_values <- rowMeans(spektren.df[, spalten_messungen], na.rm = TRUE)
+  return(mean_values)
+}
+
+# Function to create a dataframe with mean values for each tree
+create_mean_values_df <- function(spektren.df, num_baeume, spalten_pro_baum) {
+  mean_values_list <- list()
+  
+  for (baum_id in 1:num_baeume) {
+    mean_values <- calculate_mean_values(spektren.df, baum_id, spalten_pro_baum)
+    mean_values_list[[baum_id]] <- mean_values
+  }
+  
+  # Combine all the mean values into a dataframe
+  mean_values_df <- as.data.frame(do.call(cbind, mean_values_list))
+  
+  # Set the column names as the tree IDs (baum_id)
+  colnames(mean_values_df) <- paste0("Tree_", 1:num_baeume)
+  
+  # Set the row names as the wavelengths
+  rownames(mean_values_df) <- rownames(spektren.df)
+  
+  return(mean_values_df)
+}
+
+# Plot function for spectral data
+plot_spectral_data <- function(spektren.df, output_file = "all.png", num_baeume, spalten_pro_baum, baum_ids, xlim = c(400, 1050), ylim = c(0, 1), main_title = "All Trees") {
+  spalten_pro_baum <- as.integer(spalten_pro_baum)
+  expected_columns <- num_baeume * spalten_pro_baum
+  if (ncol(spektren.df) != expected_columns) {
+    stop("The number of columns in spektren.df does not match the expected number based on num_baeume and spalten_pro_baum.")
+  }
+
+  png(output_file, width = 1024, height = 720)
+
+  colors <- rainbow(num_baeume)
+
+  plot(as.numeric(rownames(spektren.df)), rep(NA, nrow(spektren.df)),
+       xlab = "Wavelength (nm)", ylab = "Reflection (%)",
+       type = "n", ylim = ylim, xlim = xlim,
+       main = main_title
+  )
+
+  for (baum_id in 1:num_baeume) {
+    mean_values <- calculate_mean_values(spektren.df, baum_id, spalten_pro_baum)
+    lines(as.numeric(rownames(spektren.df)), mean_values, type = "l", col = colors[baum_id], lwd = 6)
+  }
+
+  legend("topleft",
+         legend = baum_ids,
+         text.col = colors,
+         pch = rep("-", num_baeume),
+         col = colors, lwd = 2
+  )
+
+  dev.off()
+}
+
+# Plot function for side-by-side spectral data
+plot_side_by_side_spectral_data <- function(spektren.df1, spektren.df2, output_file = "side_by_side_plot.png", num_baeume, spalten_pro_baum, baum_ids, xlim = c(400, 1050), ylim = c(0, 1), titles = c("2022/07/21", "2022/08/12")) {
+  spalten_pro_baum <- as.integer(spalten_pro_baum)
+
+  expected_columns <- num_baeume * spalten_pro_baum
+  if (ncol(spektren.df1) != expected_columns || ncol(spektren.df2) != expected_columns) {
+    stop("The number of columns in one of the datasets does not match the expected number based on num_baeume and spalten_pro_baum.")
+  }
+
+  png(output_file, width = 1080, height = 1280)
+
+  par(mfrow = c(2, 1)) # Set up the layout for two side-by-side plots
+
+  colors <- rainbow(num_baeume)
+
+  # Plot for the first dataset
+  plot(as.numeric(rownames(spektren.df1)), rep(NA, nrow(spektren.df1)),
+       xlab = "Wavelength (nm)", ylab = "Reflection (%)",
+       type = "n", ylim = ylim, xlim = xlim,
+       main = titles[1]
+  )
+
+  for (baum_id in 1:num_baeume) {
+    mean_values <- calculate_mean_values(spektren.df1, baum_id, spalten_pro_baum)
+    lines(as.numeric(rownames(spektren.df1)), mean_values, type = "l", col = colors[baum_id], lwd = 6)
+  }
+
+  legend("topleft",
+         legend = baum_ids,
+         text.col = colors,
+         pch = rep("-", num_baeume),
+         col = colors, lwd = 2
+  )
+
+  # Plot for the second dataset
+  plot(as.numeric(rownames(spektren.df2)), rep(NA, nrow(spektren.df2)),
+       xlab = "Wavelength (nm)", ylab = "Reflection (%)",
+       type = "n", ylim = ylim, xlim = xlim,
+       main = titles[2]
+  )
+
+  for (baum_id in 1:num_baeume) {
+    mean_values <- calculate_mean_values(spektren.df2, baum_id, spalten_pro_baum)
+    lines(as.numeric(rownames(spektren.df2)), mean_values, type = "l", col = colors[baum_id], lwd = 6)
+  }
+
+  legend("topleft",
+         legend = baum_ids,
+         text.col = colors,
+         pch = rep("-", num_baeume),
+         col = colors, lwd = 2
+  )
+
+  dev.off()
+}
+
+# Function to integrate the difference between two datasets
+integrate_difference <- function(df1, df2, num_baeume, spalten_pro_baum) {
+  if (ncol(df1) != ncol(df2) || nrow(df1) != nrow(df2)) {
+    stop("The dataframes must have the same dimensions.")
+  }
+
+  wavelengths <- as.numeric(rownames(df1))
+
+  integral_results <- numeric(num_baeume)
+
+  for (baum_id in 1:num_baeume) {
+    mean_values_df1 <- calculate_mean_values(df1, baum_id, spalten_pro_baum)
+    mean_values_df2 <- calculate_mean_values(df2, baum_id, spalten_pro_baum)
+
+    difference <- mean_values_df1 - mean_values_df2
+
+    integral_results[baum_id] <- sum(diff(wavelengths) * (head(difference, -1) + tail(difference, -1)) / 2)
+  }
+
+  return(integral_results)
+}
+
+### Main
+
+# Process and plot spectral data from "export_20220721.dat"
+baum_ids_20220812 <- c(
+  "DE1 (B1-10-5-5)", "DE2 (B1-10-5-3)", "DE4 (B1-10-4-5)", "DE7 (B3-11-3-3)", "DE8 (B3-11-1-3)",
+  "DE10 (B 3-11-1-1)", "IT2 (A 1-9-3-5)", "IT3 (A 1-9-4-4)", "IT5 (A 1-9-5-2)", "IT7 (B 1-2-3-3)",
+  "IT8 (B 1-2-2-2)", "IT9 (B 1-2-2-3)", "ES2 (A 2-3-3-2)", "ES5 (A 2-3-4-4)",
+  "ES8 (B 2-10-5-5)", "ES9 (B 2-10-2-4)", "ES10 (B 2-10-3-1)", "FR1 (A 1-7-2-5)", "FR2 (A 1-7-1-1)",
+  "FR4 (A 1-1-1-3)", "FR5 (A 1-1-2-5)", "FR6 (A 1-1-2-3)", "FR10 (A 1-1-5-4)"
+)
+
+spektren20220721.df <- process_spectral_data(
+  file_path = "~/Developer/courses/2021\ Projektbezogenes\ Arbeiten/Abschlussarbeit/data/export_20220721.dat",
+  grouping_size = 17,
+  exclude_index = 8,
+  encoding = "UTF-16LE",
+  baum_ids = baum_ids_20220812
+)
+
+plot_spectral_data(
+  spektren.df = spektren20220721.df,
+  output_file = "20220721.png",
+  num_baeume = 23,
+  spalten_pro_baum = 15,
+  baum_ids = baum_ids_20220812,
+  xlim = c(400, 1050),
+  ylim = c(0, 1),
+  main_title = "2022/07/21"
+)
+
+# Process and plot spectral data from "export_20220812.dat"
+spektren20220812.df <- process_spectral_data(
+  file_path = "~/Developer/courses/2021\ Projektbezogenes\ Arbeiten/Abschlussarbeit/data/export_20220812.dat",
+  grouping_size = 17,
+  exclude_index = 13,
+  encoding = "UTF-16LE"
+)
+
+plot_spectral_data(
+  spektren.df = spektren20220812.df,
+  output_file = "20220812.png",
+  num_baeume = 23,
+  spalten_pro_baum = 15,
+  baum_ids = baum_ids_20220812,
+  xlim = c(400, 1050),
+  ylim = c(0, 1),
+  main_title = "2022/08/12"
+) 
+
+# Plot side-by-side comparison of 20220721 and 20220812 datasets
+plot_side_by_side_spectral_data(
+  spektren.df1 = spektren20220721.df,
+  spektren.df2 = spektren20220812.df,
+  output_file = "20220722_and_20220812.png",
+  num_baeume = 23,
+  spalten_pro_baum = 15,
+  baum_ids = baum_ids_20220812,
+  xlim = c(400, 1050),
+  ylim = c(0, 1),
+  titles = c("2022/07/21", "2022/08/12")
+)
+
+# Create a dataframe with mean values for each tree from the 20220721 dataset
+mean_values_20220721.df <- create_mean_values_df(spektren20220721.df, num_baeume = 23, spalten_pro_baum = 15)
+
+write.csv(mean_values_20220721.df,"means.csv")
+
+# Create a dataframe with mean values for each tree from the 20220812 dataset
+mean_values_20220812.df <- create_mean_values_df(spektren20220812.df, num_baeume = 23, spalten_pro_baum = 15)
+
+# Integrate differences between the two datasets
+integral_results <- integrate_difference(
+  df1 = spektren20220721.df,
+  df2 = spektren20220812.df,
+  num_baeume = 23,
+  spalten_pro_baum = 15
+)
+
+# Invert and sort the integral results
+inverted_integral_results <- -integral_results
+sorted_indices <- order(inverted_integral_results)
+sorted_integral_results <- inverted_integral_results[sorted_indices]
+sorted_baum_ids <- baum_ids_20220812[sorted_indices]
+
+# Plot the integral of reflection differences
+png("integral.png", width = 1024, height = 1024)
+
+par(mar = c(10, 5, 4, 2) + 0.1)
+
+barplot(sorted_integral_results, 
+        names.arg = sorted_baum_ids, 
+        las = 2,
+        col = "skyblue", 
+        main = "Integral of Reflection Differences", 
+        xlab = "", 
+        ylab = "Percentage-Nanometers (%·nm)",
+        cex.names = 1,
+        horiz = FALSE)
+dev.off()

2021 Projektbezogenes Arbeiten/Abschlussarbeit/means.csv

@@ -0,0 +1,752 @@
+"","Tree_1","Tree_2","Tree_3","Tree_4","Tree_5","Tree_6","Tree_7","Tree_8","Tree_9","Tree_10","Tree_11","Tree_12","Tree_13","Tree_14","Tree_15","Tree_16","Tree_17","Tree_18","Tree_19","Tree_20","Tree_21","Tree_22","Tree_23"
+"325",0.3238,0.3088,0.3668,0.267933333333333,0.359333333333333,0.1908,0.2706,0.361133333333333,0.3182,0.233466666666667,0.2318,0.0716,0.362666666666667,0.377333333333333,0.275,0.306133333333333,0.3754,0.336333333333333,0.264066666666667,0.395266666666667,0.289333333333333,0.356066666666667,0.316266666666667
+"326",0.319333333333333,0.2676,0.4362,0.275533333333333,0.385133333333333,0.2378,0.3148,0.411066666666667,0.284533333333333,0.304533333333333,0.224466666666667,0.222533333333333,0.2914,0.3152,0.330933333333333,0.353266666666667,0.341666666666667,0.424533333333333,0.278466666666667,0.374466666666667,0.312866666666667,0.300533333333333,0.2884
+"327",0.318333333333333,0.2498,0.4436,0.2652,0.369466666666667,0.277933333333333,0.349866666666667,0.417466666666667,0.2708,0.325066666666667,0.2484,0.3234,0.293133333333333,0.3268,0.418733333333333,0.361266666666667,0.258533333333333,0.4192,0.287266666666667,0.375733333333333,0.316333333333333,0.275266666666667,0.296333333333333
+"328",0.3682,0.2578,0.393066666666667,0.2652,0.310466666666667,0.293133333333333,0.340733333333333,0.3962,0.302733333333333,0.277466666666667,0.288533333333333,0.331666666666667,0.346333333333333,0.359133333333333,0.410866666666667,0.3076,0.2442,0.303333333333333,0.269866666666667,0.398333333333333,0.333066666666667,0.3114,0.347866666666667
+"329",0.399733333333333,0.239133333333333,0.406266666666667,0.241133333333333,0.308533333333333,0.329066666666667,0.355866666666667,0.4146,0.361133333333333,0.2516,0.287,0.356,0.319333333333333,0.37,0.3286,0.271266666666667,0.2962,0.388066666666667,0.24,0.392533333333333,0.365266666666667,0.295733333333333,0.476733333333333
+"330",0.415266666666667,0.261133333333333,0.419133333333333,0.244533333333333,0.342466666666667,0.337733333333333,0.379533333333333,0.415266666666667,0.3808,0.279133333333333,0.287333333333333,0.408533333333333,0.264,0.337866666666667,0.268466666666667,0.2688,0.355733333333333,0.442933333333333,0.2754,0.386866666666667,0.366266666666667,0.297866666666667,0.5262
+"331",0.422,0.315133333333333,0.4028,0.259933333333333,0.354666666666667,0.313333333333333,0.3926,0.384,0.286733333333333,0.3032,0.2806,0.405733333333333,0.241666666666667,0.315666666666667,0.2738,0.295733333333333,0.3718,0.3994,0.3402,0.379733333333333,0.342466666666667,0.296733333333333,0.34
+"332",0.3548,0.275133333333333,0.395733333333333,0.265333333333333,0.370533333333333,0.323733333333333,0.369066666666667,0.376333333333333,0.300133333333333,0.293933333333333,0.269866666666667,0.355933333333333,0.275933333333333,0.318333333333333,0.312666666666667,0.319333333333333,0.390933333333333,0.381933333333333,0.283333333333333,0.367466666666667,0.338,0.3038,0.290666666666667
+"333",0.311466666666667,0.233466666666667,0.422066666666667,0.279533333333333,0.3844,0.376933333333333,0.333,0.3846,0.3324,0.2716,0.273533333333333,0.261666666666667,0.329666666666667,0.322466666666667,0.3492,0.3334,0.371866666666667,0.384133333333333,0.218266666666667,0.36,0.329066666666667,0.301933333333333,0.3478
+"334",0.3418,0.2836,0.4406,0.2978,0.373333333333333,0.3992,0.298666666666667,0.383733333333333,0.305133333333333,0.302933333333333,0.277066666666667,0.255533333333333,0.337533333333333,0.303866666666667,0.341933333333333,0.3208,0.326466666666667,0.3774,0.268266666666667,0.404266666666667,0.3106,0.291666666666667,0.354666666666667
+"335",0.358266666666667,0.3068,0.4372,0.313533333333333,0.360466666666667,0.3538,0.278666666666667,0.373133333333333,0.291933333333333,0.318666666666667,0.288266666666667,0.338733333333333,0.313533333333333,0.309333333333333,0.319266666666667,0.302133333333333,0.329866666666667,0.390866666666667,0.302933333333333,0.416866666666667,0.304066666666667,0.282533333333333,0.321333333333333
+"336",0.3464,0.273866666666667,0.4376,0.314466666666667,0.348466666666667,0.293666666666667,0.279266666666667,0.353,0.3194,0.293933333333333,0.301133333333333,0.442733333333333,0.283533333333333,0.338666666666667,0.308533333333333,0.2976,0.360666666666667,0.408866666666667,0.2774,0.381733333333333,0.3126,0.2884,0.261266666666667
+"337",0.3596,0.2354,0.397533333333333,0.280133333333333,0.322333333333333,0.2888,0.337933333333333,0.3264,0.3078,0.318733333333333,0.2916,0.404,0.299933333333333,0.3822,0.336133333333333,0.327933333333333,0.307733333333333,0.3586,0.2654,0.366533333333333,0.288866666666667,0.276733333333333,0.319
+"338",0.359133333333333,0.237466666666667,0.390933333333333,0.240266666666667,0.315066666666667,0.349066666666667,0.3712,0.3292,0.285466666666667,0.335333333333333,0.278,0.320533333333333,0.312333333333333,0.370133333333333,0.361733333333333,0.343866666666667,0.268333333333333,0.3338,0.262333333333333,0.3534,0.292733333333333,0.269733333333333,0.418933333333333
+"339",0.364533333333333,0.288733333333333,0.407,0.232733333333333,0.337266666666667,0.407866666666667,0.355,0.370933333333333,0.310066666666667,0.286666666666667,0.273466666666667,0.312666666666667,0.310533333333333,0.314666666666667,0.355266666666667,0.310666666666667,0.298866666666667,0.394,0.246733333333333,0.3456,0.3374,0.2802,0.365666666666667
+"340",0.368066666666667,0.259666666666667,0.4158,0.234733333333333,0.332733333333333,0.360866666666667,0.341933333333333,0.375066666666667,0.3266,0.263866666666667,0.269933333333333,0.325533333333333,0.2942,0.313466666666667,0.347,0.299,0.3306,0.371933333333333,0.238133333333333,0.346266666666667,0.319866666666667,0.276466666666667,0.348
+"341",0.358466666666667,0.2112,0.403533333333333,0.229133333333333,0.307933333333333,0.294,0.330533333333333,0.349066666666667,0.3334,0.261066666666667,0.260066666666667,0.326133333333333,0.2786,0.31,0.318733333333333,0.3092,0.347733333333333,0.324533333333333,0.253,0.3464,0.264866666666667,0.272333333333333,0.380666666666667
+"342",0.3786,0.282066666666667,0.373066666666667,0.2316,0.313066666666667,0.309466666666667,0.32,0.345466666666667,0.335866666666667,0.247866666666667,0.225333333333333,0.331066666666667,0.284533333333333,0.3124,0.312933333333333,0.308333333333333,0.320466666666667,0.347,0.2636,0.346066666666667,0.248466666666667,0.286333333333333,0.391466666666667
+"343",0.366333333333333,0.3194,0.357266666666667,0.213333333333333,0.3056,0.316333333333333,0.293133333333333,0.3364,0.3412,0.2722,0.229666666666667,0.3484,0.269466666666667,0.2956,0.314666666666667,0.301266666666667,0.290333333333333,0.369933333333333,0.2728,0.3444,0.264933333333333,0.2822,0.360933333333333
+"344",0.325066666666667,0.265466666666667,0.367733333333333,0.188666666666667,0.277466666666667,0.3144,0.2576,0.320333333333333,0.351866666666667,0.3104,0.2654,0.372933333333333,0.242866666666667,0.276266666666667,0.312133333333333,0.287733333333333,0.298266666666667,0.365066666666667,0.270533333333333,0.341933333333333,0.287066666666667,0.266133333333333,0.303133333333333
+"345",0.3618,0.268866666666667,0.438866666666667,0.218933333333333,0.279266666666667,0.328866666666667,0.259133333333333,0.338666666666667,0.290466666666667,0.2918,0.246066666666667,0.373333333333333,0.245466666666667,0.360133333333333,0.3398,0.295133333333333,0.351066666666667,0.3516,0.246733333333333,0.367333333333333,0.2932,0.281333333333333,0.287866666666667
+"346",0.3954,0.291266666666667,0.473533333333333,0.237733333333333,0.289333333333333,0.325533333333333,0.268866666666667,0.362333333333333,0.254,0.270666666666667,0.232466666666667,0.3802,0.248866666666667,0.412,0.339933333333333,0.297066666666667,0.355733333333333,0.340866666666667,0.2346,0.366666666666667,0.304133333333333,0.2954,0.317266666666667
+"347",0.365333333333333,0.259933333333333,0.4184,0.2154,0.2932,0.282933333333333,0.3022,0.372266666666667,0.296266666666667,0.282933333333333,0.259333333333333,0.394333333333333,0.232133333333333,0.4078,0.3182,0.291066666666667,0.319066666666667,0.329066666666667,0.228866666666667,0.317266666666667,0.3176,0.290533333333333,0.3426
+"348",0.346,0.245733333333333,0.405,0.218733333333333,0.3046,0.306333333333333,0.313733333333333,0.369266666666667,0.318133333333333,0.284466666666667,0.261533333333333,0.382266666666667,0.257266666666667,0.3646,0.315666666666667,0.290266666666667,0.322933333333333,0.3352,0.232133333333333,0.3386,0.326133333333333,0.278466666666667,0.3634
+"349",0.3756,0.258666666666667,0.4222,0.232266666666667,0.303866666666667,0.356266666666667,0.306333333333333,0.362333333333333,0.301466666666667,0.284466666666667,0.243066666666667,0.346333333333333,0.2882,0.325866666666667,0.327666666666667,0.2958,0.337666666666667,0.346466666666667,0.252266666666667,0.380466666666667,0.322466666666667,0.283866666666667,0.37
+"350",0.405266666666667,0.238333333333333,0.393133333333333,0.220533333333333,0.287266666666667,0.3102,0.317533333333333,0.342866666666667,0.3116,0.2342,0.233866666666667,0.326133333333333,0.273733333333333,0.325133333333333,0.319266666666667,0.293666666666667,0.299533333333333,0.327866666666667,0.245066666666667,0.337266666666667,0.294266666666667,0.292533333333333,0.361733333333333
+"351",0.396133333333333,0.2474,0.379933333333333,0.216333333333333,0.282866666666667,0.279266666666667,0.3096,0.324866666666667,0.317533333333333,0.2378,0.238333333333333,0.326,0.265133333333333,0.341733333333333,0.3066,0.2924,0.303533333333333,0.319933333333333,0.2368,0.310333333333333,0.2768,0.2882,0.3386
+"352",0.3566,0.273333333333333,0.410333333333333,0.2242,0.289533333333333,0.2952,0.287733333333333,0.3292,0.301,0.2924,0.257133333333333,0.338533333333333,0.2676,0.365466666666667,0.2972,0.298133333333333,0.360333333333333,0.328466666666667,0.233,0.3262,0.287333333333333,0.274333333333333,0.3154
+"353",0.354866666666667,0.269733333333333,0.4174,0.227066666666667,0.295733333333333,0.3046,0.283933333333333,0.3414,0.284666666666667,0.285533333333333,0.240333333333333,0.339933333333333,0.269266666666667,0.354133333333333,0.3036,0.283866666666667,0.361333333333333,0.3306,0.224533333333333,0.320466666666667,0.285,0.278133333333333,0.3272
+"354",0.3746,0.2606,0.395933333333333,0.219933333333333,0.2966,0.304733333333333,0.2868,0.343666666666667,0.288866666666667,0.250066666666667,0.2206,0.3246,0.270266666666667,0.3188,0.307333333333333,0.272333333333333,0.3372,0.326,0.220133333333333,0.312733333333333,0.273266666666667,0.281333333333333,0.347
+"355",0.3694,0.259666666666667,0.381733333333333,0.212933333333333,0.284733333333333,0.2872,0.2626,0.324466666666667,0.2822,0.244733333333333,0.2424,0.303133333333333,0.247333333333333,0.3086,0.287933333333333,0.287733333333333,0.311133333333333,0.325733333333333,0.222466666666667,0.328266666666667,0.279466666666667,0.264266666666667,0.321666666666667
+"356",0.355,0.256733333333333,0.365733333333333,0.203466666666667,0.271333333333333,0.279,0.2496,0.313,0.283266666666667,0.248066666666667,0.246,0.285866666666667,0.236333333333333,0.2716,0.285066666666667,0.296466666666667,0.2978,0.316266666666667,0.216466666666667,0.3124,0.278733333333333,0.263733333333333,0.3072
+"357",0.3338,0.249466666666667,0.355266666666667,0.195666666666667,0.2572,0.2704,0.250666666666667,0.310733333333333,0.293133333333333,0.253666666666667,0.230466666666667,0.288466666666667,0.240333333333333,0.232733333333333,0.298666666666667,0.293933333333333,0.291733333333333,0.2986,0.2082,0.289333333333333,0.268066666666667,0.267933333333333,0.309666666666667
+"358",0.333,0.241533333333333,0.367666666666667,0.203333333333333,0.2618,0.283266666666667,0.256333333333333,0.307933333333333,0.314,0.244266666666667,0.233466666666667,0.317933333333333,0.230866666666667,0.2886,0.294133333333333,0.284466666666667,0.300533333333333,0.299933333333333,0.2094,0.309333333333333,0.266266666666667,0.264,0.287666666666667
+"359",0.341133333333333,0.230266666666667,0.371533333333333,0.203666666666667,0.2596,0.297466666666667,0.2542,0.307933333333333,0.3086,0.233,0.225933333333333,0.325733333333333,0.229733333333333,0.297266666666667,0.283266666666667,0.271266666666667,0.2986,0.2914,0.200733333333333,0.313666666666667,0.262466666666667,0.246466666666667,0.2868
+"360",0.339066666666667,0.222066666666667,0.377133333333333,0.192,0.245333333333333,0.277733333333333,0.2376,0.313933333333333,0.277533333333333,0.238466666666667,0.210533333333333,0.305333333333333,0.2356,0.257066666666667,0.272333333333333,0.266666666666667,0.2696,0.274333333333333,0.187,0.284733333333333,0.262066666666667,0.232866666666667,0.2948
+"361",0.3502,0.2228,0.358333333333333,0.186866666666667,0.2518,0.266533333333333,0.229266666666667,0.2992,0.2676,0.2374,0.2128,0.3086,0.2286,0.242333333333333,0.283666666666667,0.2658,0.2758,0.2872,0.196266666666667,0.279666666666667,0.249466666666667,0.234,0.2906
+"362",0.3578,0.216933333333333,0.338266666666667,0.181,0.252333333333333,0.260666666666667,0.228866666666667,0.282466666666667,0.265533333333333,0.227066666666667,0.216066666666667,0.311266666666667,0.212,0.258866666666667,0.293866666666667,0.265533333333333,0.2942,0.300733333333333,0.207866666666667,0.279266666666667,0.240666666666667,0.237533333333333,0.278733333333333
+"363",0.3274,0.202866666666667,0.343533333333333,0.1758,0.243266666666667,0.261466666666667,0.225733333333333,0.279533333333333,0.2466,0.215133333333333,0.198933333333333,0.2804,0.207,0.300533333333333,0.2672,0.252533333333333,0.278666666666667,0.2914,0.1958,0.266066666666667,0.241533333333333,0.231666666666667,0.2798
+"364",0.313,0.195266666666667,0.329666666666667,0.178133333333333,0.2406,0.243066666666667,0.219133333333333,0.279933333333333,0.235333333333333,0.199133333333333,0.185533333333333,0.266,0.201666666666667,0.296133333333333,0.247866666666667,0.238933333333333,0.258733333333333,0.2738,0.183133333333333,0.2628,0.243466666666667,0.231,0.293266666666667
+"365",0.3214,0.1958,0.3118,0.176333333333333,0.242333333333333,0.218866666666667,0.208666666666667,0.281333333333333,0.2334,0.188933333333333,0.178866666666667,0.263866666666667,0.196066666666667,0.2524,0.2476,0.234133333333333,0.245266666666667,0.261933333333333,0.177066666666667,0.259933333333333,0.2432,0.233733333333333,0.308666666666667
+"366",0.308866666666667,0.198733333333333,0.313666666666667,0.1588,0.240933333333333,0.221866666666667,0.1944,0.2718,0.220666666666667,0.187933333333333,0.1816,0.248866666666667,0.196066666666667,0.228466666666667,0.2516,0.235733333333333,0.231333333333333,0.266266666666667,0.181866666666667,0.238066666666667,0.2422,0.225066666666667,0.281066666666667
+"367",0.294266666666667,0.195866666666667,0.3046,0.147066666666667,0.234733333333333,0.2262,0.188866666666667,0.2554,0.2134,0.1832,0.1834,0.2466,0.192666666666667,0.2304,0.249466666666667,0.2344,0.229666666666667,0.2662,0.179733333333333,0.228533333333333,0.236466666666667,0.216466666666667,0.263666666666667
+"368",0.277333333333333,0.1908,0.288533333333333,0.1434,0.217933333333333,0.215666666666667,0.190666666666667,0.243866666666667,0.213266666666667,0.181533333333333,0.179933333333333,0.255533333333333,0.179666666666667,0.2466,0.242,0.236866666666667,0.2254,0.2558,0.173666666666667,0.234733333333333,0.225066666666667,0.208866666666667,0.264666666666667
+"369",0.256533333333333,0.181133333333333,0.280066666666667,0.143466666666667,0.208733333333333,0.202866666666667,0.1856,0.232333333333333,0.2086,0.1792,0.166533333333333,0.243666666666667,0.175466666666667,0.218266666666667,0.2328,0.229733333333333,0.2102,0.2496,0.165866666666667,0.221066666666667,0.208333333333333,0.197466666666667,0.242133333333333
+"370",0.244266666666667,0.169533333333333,0.279266666666667,0.143133333333333,0.201866666666667,0.193533333333333,0.176733333333333,0.225333333333333,0.204466666666667,0.175866666666667,0.153266666666667,0.220533333333333,0.174066666666667,0.1786,0.2268,0.218133333333333,0.187866666666667,0.246266666666667,0.157933333333333,0.203666666666667,0.198866666666667,0.188733333333333,0.218333333333333
+"371",0.239,0.158133333333333,0.263133333333333,0.143666666666667,0.188066666666667,0.185133333333333,0.1622,0.224533333333333,0.191733333333333,0.1684,0.1514,0.217266666666667,0.1844,0.174266666666667,0.2292,0.2116,0.175733333333333,0.2336,0.156,0.202066666666667,0.201666666666667,0.1748,0.221666666666667
+"372",0.231733333333333,0.149333333333333,0.252533333333333,0.148133333333333,0.187866666666667,0.1732,0.1564,0.2218,0.174333333333333,0.1608,0.153666666666667,0.216066666666667,0.176533333333333,0.1744,0.219733333333333,0.204466666666667,0.1754,0.229066666666667,0.153533333333333,0.193,0.2032,0.1662,0.211133333333333
+"373",0.2176,0.144866666666667,0.247666666666667,0.150133333333333,0.193866666666667,0.1586,0.153933333333333,0.216333333333333,0.163266666666667,0.154333333333333,0.156066666666667,0.214,0.154133333333333,0.176266666666667,0.2034,0.1992,0.179533333333333,0.225933333333333,0.145533333333333,0.1772,0.1992,0.1632,0.184933333333333
+"374",0.2254,0.1348,0.235066666666667,0.129066666666667,0.181133333333333,0.1594,0.149266666666667,0.210333333333333,0.155266666666667,0.142933333333333,0.147133333333333,0.210133333333333,0.147066666666667,0.191,0.2058,0.2028,0.166866666666667,0.212666666666667,0.133933333333333,0.1696,0.190333333333333,0.153666666666667,0.182533333333333
+"375",0.223266666666667,0.127866666666667,0.2286,0.112933333333333,0.172866666666667,0.160666666666667,0.1448,0.204266666666667,0.143066666666667,0.135933333333333,0.1372,0.203133333333333,0.143933333333333,0.184666666666667,0.208,0.202,0.159733333333333,0.205333333333333,0.128533333333333,0.1642,0.183266666666667,0.1426,0.184666666666667
+"376",0.2018,0.135066666666667,0.222866666666667,0.1144,0.169866666666667,0.150733333333333,0.138,0.197866666666667,0.135,0.1326,0.132066666666667,0.200866666666667,0.1376,0.1516,0.195666666666667,0.187333333333333,0.1568,0.205733333333333,0.131933333333333,0.158133333333333,0.176266666666667,0.133933333333333,0.166933333333333
+"377",0.1922,0.1282,0.2116,0.1122,0.162933333333333,0.141066666666667,0.131933333333333,0.188266666666667,0.137666666666667,0.128466666666667,0.127066666666667,0.192066666666667,0.125733333333333,0.128666666666667,0.187266666666667,0.179666666666667,0.151466666666667,0.204066666666667,0.129866666666667,0.156066666666667,0.1658,0.127533333333333,0.150466666666667
+"378",0.190866666666667,0.114,0.196266666666667,0.1074,0.1556,0.131466666666667,0.126,0.182133333333333,0.1466,0.122466666666667,0.124266666666667,0.181333333333333,0.1128,0.1206,0.185533333333333,0.1794,0.141666666666667,0.199533333333333,0.120933333333333,0.15,0.160666666666667,0.126666666666667,0.138333333333333
+"379",0.1788,0.114933333333333,0.193333333333333,0.105333333333333,0.147733333333333,0.114533333333333,0.1174,0.1776,0.135333333333333,0.115733333333333,0.1212,0.179533333333333,0.1146,0.1268,0.185466666666667,0.178666666666667,0.126533333333333,0.187133333333333,0.110666666666667,0.1338,0.162533333333333,0.1228,0.147466666666667
+"380",0.161666666666667,0.107866666666667,0.188466666666667,0.1006,0.146066666666667,0.115066666666667,0.1132,0.172133333333333,0.12,0.106,0.1196,0.180466666666667,0.1148,0.126,0.1796,0.177866666666667,0.119466666666667,0.181533333333333,0.102666666666667,0.123866666666667,0.1606,0.114066666666667,0.151
+"381",0.1424,0.0978666666666667,0.178866666666667,0.0942,0.1492,0.126,0.111666666666667,0.166733333333333,0.109733333333333,0.0959333333333333,0.116533333333333,0.175533333333333,0.108533333333333,0.1158,0.168,0.174266666666667,0.1214,0.181866666666667,0.0976,0.123333333333333,0.155266666666667,0.103333333333333,0.1464
+"382",0.136133333333333,0.0976666666666667,0.175733333333333,0.0901333333333333,0.146333333333333,0.1214,0.1036,0.1616,0.107066666666667,0.0940666666666667,0.1084,0.1578,0.106,0.110066666666667,0.159466666666667,0.165466666666667,0.114666666666667,0.176533333333333,0.0939333333333333,0.1182,0.147933333333333,0.0961333333333333,0.129333333333333
+"383",0.1308,0.0961333333333333,0.169933333333333,0.0888666666666667,0.140733333333333,0.111,0.0946,0.156666666666667,0.106866666666667,0.0945333333333333,0.1024,0.1484,0.0998,0.104533333333333,0.154733333333333,0.158866666666667,0.108266666666667,0.170666666666667,0.0917333333333333,0.109866666666667,0.143133333333333,0.0952666666666667,0.108866666666667
+"384",0.115066666666667,0.0888666666666667,0.159666666666667,0.0843333333333333,0.136533333333333,0.0997333333333333,0.0921333333333333,0.152933333333333,0.1064,0.0959333333333333,0.100933333333333,0.153,0.0894666666666667,0.0997333333333333,0.1532,0.158,0.1062,0.169066666666667,0.0894,0.1038,0.143533333333333,0.0968666666666667,0.103333333333333
+"385",0.114533333333333,0.0851333333333333,0.1538,0.0773333333333333,0.132266666666667,0.0932666666666667,0.0888,0.15,0.0949333333333333,0.0871333333333333,0.0953333333333333,0.145066666666667,0.0869333333333333,0.1008,0.148866666666667,0.1502,0.100733333333333,0.161533333333333,0.0865333333333333,0.101,0.139933333333333,0.0935333333333333,0.102466666666667
+"386",0.115,0.0812,0.149066666666667,0.0706,0.127333333333333,0.0908,0.0842,0.1458,0.0842,0.0754666666666667,0.0906666666666667,0.1326,0.085,0.0988666666666667,0.144133333333333,0.143866666666667,0.0904666666666667,0.152466666666667,0.0822666666666667,0.098,0.133466666666667,0.0858,0.100333333333333
+"387",0.0992666666666667,0.0726666666666667,0.1418,0.0671333333333333,0.125933333333333,0.0804,0.0796666666666667,0.14,0.0854,0.0739333333333333,0.0879333333333333,0.133066666666667,0.08,0.0904,0.142066666666667,0.1442,0.0891333333333333,0.151066666666667,0.0775333333333333,0.0889333333333333,0.1292,0.0792,0.0977333333333334
+"388",0.0909333333333333,0.0676666666666667,0.137066666666667,0.0673333333333333,0.124733333333333,0.0752,0.0762666666666667,0.137933333333333,0.0867333333333333,0.0713333333333333,0.0852,0.136466666666667,0.0767333333333333,0.0814,0.1414,0.143466666666667,0.0871333333333333,0.15,0.0726666666666667,0.0845333333333333,0.127133333333333,0.0751333333333333,0.0883333333333333
+"389",0.0904,0.0695333333333333,0.136466666666667,0.0674666666666667,0.121733333333333,0.0779333333333333,0.0727333333333333,0.139,0.0815333333333333,0.0659333333333333,0.0820666666666667,0.136266666666667,0.0742,0.0746666666666667,0.1408,0.140466666666667,0.0819333333333333,0.147266666666667,0.0699333333333333,0.0844,0.1266,0.0729333333333333,0.0784
+"390",0.0836666666666667,0.0715333333333333,0.134266666666667,0.0633333333333334,0.1212,0.0746666666666667,0.0696666666666666,0.134533333333333,0.0722666666666667,0.0663333333333333,0.078,0.129133333333333,0.0720666666666667,0.0692666666666667,0.135066666666667,0.136066666666667,0.0756666666666666,0.143733333333333,0.0676,0.0805333333333333,0.1232,0.0664666666666666,0.0818666666666667
+"391",0.0800666666666667,0.0691333333333333,0.129266666666667,0.0590666666666667,0.121333333333333,0.0705333333333333,0.0670666666666666,0.1286,0.0658,0.0658666666666667,0.0736666666666667,0.121933333333333,0.0702666666666667,0.0682,0.129266666666667,0.130866666666667,0.0728666666666667,0.140333333333333,0.0650666666666667,0.0754,0.1198,0.0619333333333333,0.0861333333333333
+"392",0.0753333333333333,0.0606,0.123533333333333,0.0570666666666667,0.117266666666667,0.0690666666666667,0.0658,0.126733333333333,0.0662,0.0601333333333333,0.0740666666666667,0.124533333333333,0.0659333333333333,0.0693333333333333,0.130133333333333,0.1314,0.0735333333333333,0.138533333333333,0.0621333333333333,0.0704666666666667,0.120533333333333,0.0628666666666667,0.0816
+"393",0.0710666666666667,0.0582666666666667,0.120666666666667,0.0558666666666667,0.115133333333333,0.0667333333333333,0.0599333333333333,0.126266666666667,0.0655333333333333,0.0572666666666667,0.0726,0.125,0.061,0.0655333333333333,0.127666666666667,0.129933333333333,0.0700666666666667,0.136533333333333,0.0607333333333333,0.0665333333333333,0.120666666666667,0.0612666666666667,0.0778
+"394",0.0686,0.0612666666666667,0.12,0.0554666666666667,0.1158,0.0647333333333333,0.0544666666666667,0.125866666666667,0.0624666666666667,0.0582,0.0692,0.122333333333333,0.058,0.0622666666666667,0.1232,0.1266,0.0636666666666667,0.135,0.0607333333333333,0.0648666666666667,0.119466666666667,0.0586666666666667,0.0754666666666667
+"395",0.0631333333333333,0.0577333333333333,0.120066666666667,0.0546666666666667,0.114866666666667,0.0645333333333333,0.056,0.121866666666667,0.0619333333333333,0.0576666666666667,0.0686666666666667,0.12,0.0574666666666667,0.0630666666666667,0.1212,0.1264,0.0619333333333333,0.130933333333333,0.0578666666666667,0.0645333333333333,0.115666666666667,0.0568666666666667,0.07
+"396",0.0605333333333333,0.0544666666666667,0.116,0.0532666666666667,0.113333333333333,0.0618,0.0567333333333333,0.119466666666667,0.0629333333333333,0.0543333333333333,0.0680666666666667,0.118133333333333,0.0566666666666667,0.0622666666666667,0.120533333333333,0.125666666666667,0.0612,0.1284,0.0553333333333334,0.0633333333333333,0.1136,0.0557333333333333,0.0665333333333333
+"397",0.0608,0.0544666666666667,0.111733333333333,0.0508,0.111466666666667,0.0584666666666667,0.0555333333333333,0.121266666666667,0.0612,0.0517333333333333,0.0673333333333333,0.116933333333333,0.0555333333333333,0.0586666666666667,0.1194,0.124266666666667,0.0617333333333333,0.1286,0.0534,0.061,0.115533333333333,0.0551333333333333,0.068
+"398",0.0582,0.0534,0.1098,0.0489333333333333,0.1104,0.0556666666666667,0.0557333333333333,0.120466666666667,0.0569333333333334,0.0515333333333333,0.0652666666666667,0.117,0.0539333333333334,0.0582,0.117466666666667,0.122733333333333,0.0623333333333333,0.1262,0.0529333333333333,0.0595333333333333,0.113133333333333,0.0536,0.0657333333333333
+"399",0.0558,0.0525333333333333,0.111133333333333,0.0488,0.110933333333333,0.0539333333333333,0.0558,0.117933333333333,0.0552666666666667,0.0514,0.0636,0.1176,0.0534,0.0569333333333333,0.1156,0.121466666666667,0.0617333333333333,0.123666666666667,0.0518,0.0586666666666667,0.1096,0.0522666666666667,0.0612
+"400",0.0558666666666667,0.0537333333333333,0.111733333333333,0.0482666666666667,0.111933333333333,0.0562,0.0518666666666667,0.117533333333333,0.0564,0.0520666666666667,0.0630666666666667,0.114666666666667,0.0522666666666667,0.0526,0.114533333333333,0.1212,0.0592666666666667,0.124866666666667,0.0502,0.0565333333333333,0.1096,0.052,0.06
+"401",0.0554666666666667,0.0522,0.11,0.0475333333333333,0.111533333333333,0.0566,0.05,0.116866666666667,0.0555333333333333,0.052,0.0628666666666667,0.112133333333333,0.0516666666666667,0.0530666666666667,0.1148,0.121133333333333,0.0578,0.125333333333333,0.0492,0.0562666666666667,0.110266666666667,0.0512,0.0598
+"402",0.0534666666666667,0.0487333333333333,0.107533333333333,0.047,0.110733333333333,0.0534666666666667,0.0505333333333333,0.1156,0.053,0.0506,0.0628,0.1108,0.0505333333333333,0.0569333333333333,0.114133333333333,0.120866666666667,0.057,0.125066666666667,0.0488666666666667,0.0566666666666667,0.111,0.0491333333333333,0.0594
+"403",0.049,0.0485333333333333,0.1078,0.0467333333333333,0.110333333333333,0.0536666666666667,0.0489333333333333,0.1154,0.0516,0.0500666666666667,0.0637333333333334,0.112,0.0484666666666667,0.0557333333333333,0.113,0.120666666666667,0.0557333333333333,0.1254,0.0494666666666667,0.0560666666666667,0.1092,0.0477333333333333,0.0599333333333334
+"404",0.0488,0.0492,0.108066666666667,0.0463333333333333,0.109933333333333,0.0542,0.048,0.114666666666667,0.0508666666666667,0.049,0.0632,0.112,0.0472,0.0534,0.1136,0.120733333333333,0.0559333333333334,0.1244,0.0501333333333333,0.0552,0.1082,0.0478666666666667,0.0603333333333333
+"405",0.0521333333333333,0.0483333333333333,0.107933333333333,0.0452,0.109133333333333,0.0523333333333333,0.0477333333333333,0.113066666666667,0.0508,0.0464666666666667,0.0615333333333333,0.109866666666667,0.0466666666666667,0.0507333333333333,0.115866666666667,0.121666666666667,0.056,0.122133333333333,0.0496666666666667,0.0541333333333334,0.108333333333333,0.0489333333333333,0.0578666666666667
+"406",0.0514,0.0464666666666667,0.106666666666667,0.0454,0.109,0.0534,0.0471333333333333,0.113266666666667,0.0515333333333333,0.0467333333333333,0.0612666666666667,0.111333333333333,0.047,0.0502,0.115,0.120133333333333,0.0545333333333334,0.120533333333333,0.0477333333333333,0.0526666666666667,0.108133333333333,0.047,0.0570666666666667
+"407",0.048,0.0452666666666667,0.105333333333333,0.0459333333333333,0.109133333333333,0.0536666666666667,0.0468,0.1136,0.0518666666666667,0.0480666666666667,0.0620666666666667,0.1124,0.0474666666666667,0.0505333333333333,0.1124,0.117866666666667,0.0520666666666667,0.1206,0.0463333333333333,0.0517333333333333,0.107733333333333,0.0444,0.0572
+"408",0.0484666666666667,0.0463333333333333,0.106066666666667,0.0445333333333333,0.1088,0.0512,0.0462666666666667,0.113066666666667,0.0513333333333333,0.0476666666666667,0.0612666666666667,0.1098,0.0467333333333333,0.0516,0.1116,0.1178,0.0535333333333333,0.1214,0.0462666666666667,0.0523333333333333,0.107666666666667,0.0449333333333333,0.0566666666666667
+"409",0.0482666666666667,0.0458,0.105733333333333,0.0438,0.107933333333333,0.0503333333333333,0.0462,0.112733333333333,0.0508666666666667,0.0473333333333333,0.0604666666666667,0.1078,0.0466,0.0516666666666667,0.110666666666667,0.117866666666667,0.0532666666666667,0.1208,0.0466,0.053,0.107866666666667,0.0449333333333333,0.0564666666666667
+"410",0.0466,0.045,0.104066666666667,0.0439333333333333,0.107,0.0517333333333333,0.0456666666666667,0.112266666666667,0.0506666666666667,0.0468,0.06,0.1076,0.0462666666666667,0.0496,0.109933333333333,0.118,0.0500666666666667,0.119066666666667,0.0466,0.0524666666666667,0.107133333333333,0.0440666666666667,0.0564666666666667
+"411",0.0469333333333333,0.0456,0.103133333333333,0.0434,0.107066666666667,0.0508,0.0451333333333333,0.1124,0.0501333333333333,0.0455333333333333,0.0596,0.109466666666667,0.0464666666666667,0.0502666666666667,0.110733333333333,0.117533333333333,0.0485333333333333,0.118666666666667,0.0454666666666667,0.0512666666666667,0.1066,0.0436,0.0559333333333333
+"412",0.0476,0.0456666666666667,0.102466666666667,0.0426,0.106933333333333,0.0506,0.0456666666666667,0.1124,0.0493333333333333,0.0448666666666667,0.0592,0.109933333333333,0.0462,0.0502,0.1106,0.117133333333333,0.0486666666666667,0.1182,0.0441333333333333,0.0505333333333333,0.106666666666667,0.0445333333333333,0.0544
+"413",0.0456,0.0448,0.101333333333333,0.0425333333333333,0.106533333333333,0.0504666666666667,0.0458666666666667,0.1124,0.0493333333333333,0.0447333333333333,0.0598,0.108533333333333,0.0446,0.0477333333333333,0.108933333333333,0.117066666666667,0.0493333333333333,0.118,0.0448,0.0508,0.107,0.0447333333333333,0.0538666666666667
+"414",0.0455333333333333,0.0450666666666667,0.101866666666667,0.0429333333333333,0.107,0.0499333333333333,0.0452,0.112333333333333,0.0482,0.0444666666666667,0.0599333333333333,0.1078,0.0447333333333333,0.0463333333333333,0.108266666666667,0.1168,0.0507333333333333,0.117666666666667,0.0444,0.0507333333333333,0.106466666666667,0.0446,0.0538
+"415",0.0474666666666667,0.0454666666666667,0.102133333333333,0.0436,0.1076,0.0492666666666667,0.0446,0.1122,0.0472,0.0439333333333333,0.0599333333333333,0.108466666666667,0.0452,0.0468,0.108533333333333,0.1164,0.0513333333333333,0.1178,0.0436666666666667,0.05,0.105933333333333,0.044,0.0532666666666667
+"416",0.0467333333333333,0.0458,0.102866666666667,0.0421333333333333,0.1074,0.0490666666666667,0.0449333333333333,0.111266666666667,0.0494,0.045,0.0594666666666667,0.1086,0.0444,0.0488,0.110133333333333,0.1178,0.0504,0.118133333333333,0.0441333333333333,0.0504666666666667,0.105866666666667,0.043,0.0533333333333334
+"417",0.0460666666666667,0.0454,0.102466666666667,0.042,0.106866666666667,0.0482666666666667,0.0450666666666667,0.111,0.0505333333333333,0.0452,0.0593333333333333,0.1084,0.0441333333333333,0.0491333333333333,0.1106,0.1186,0.0494,0.1186,0.0445333333333333,0.0506,0.1058,0.0426666666666667,0.0535333333333333
+"418",0.0459333333333333,0.0439333333333333,0.100933333333333,0.0433333333333333,0.106733333333333,0.0471333333333333,0.0446,0.110866666666667,0.0490666666666667,0.0442666666666667,0.0602,0.108,0.0448666666666667,0.0482666666666667,0.109466666666667,0.118266666666667,0.0501333333333333,0.118866666666667,0.0440666666666667,0.0494666666666667,0.1052,0.0428666666666667,0.053
+"419",0.0460666666666667,0.0439333333333333,0.0999333333333333,0.0426,0.1066,0.0481333333333333,0.0444666666666667,0.110866666666667,0.0475333333333333,0.0441333333333333,0.0594666666666667,0.108,0.0444666666666667,0.0476,0.109066666666667,0.117666666666667,0.0510666666666667,0.117666666666667,0.0437333333333333,0.0490666666666667,0.105533333333333,0.0434,0.0531333333333334
+"420",0.0460666666666667,0.0436666666666667,0.0999333333333333,0.0414,0.106733333333333,0.0493333333333333,0.044,0.110666666666667,0.0464,0.044,0.0584666666666667,0.1078,0.0441333333333333,0.0474,0.108933333333333,0.117066666666667,0.0512666666666667,0.117066666666667,0.0430666666666667,0.0487333333333333,0.1058,0.0436,0.0538
+"421",0.0461333333333333,0.0432,0.101266666666667,0.0424666666666667,0.1068,0.0481333333333333,0.0435333333333333,0.110333333333333,0.0459333333333333,0.0438666666666667,0.0585333333333333,0.106533333333333,0.0447333333333333,0.0476,0.1086,0.116733333333333,0.0498666666666667,0.117,0.0429333333333333,0.0488,0.105333333333333,0.0432,0.0536666666666667
+"422",0.0455333333333333,0.043,0.1016,0.0432666666666667,0.107133333333333,0.0482666666666667,0.0431333333333333,0.110333333333333,0.0459333333333333,0.0438,0.0588666666666667,0.106333333333333,0.0448666666666667,0.0474666666666667,0.1086,0.116533333333333,0.049,0.117,0.043,0.049,0.105133333333333,0.0431333333333333,0.0526666666666667
+"423",0.0453333333333333,0.0433333333333333,0.100866666666667,0.0425333333333333,0.107,0.0497333333333333,0.0432666666666667,0.110733333333333,0.0466666666666667,0.0437333333333333,0.0586666666666667,0.106733333333333,0.0446666666666667,0.0467333333333333,0.108533333333333,0.116933333333333,0.0486666666666667,0.117266666666667,0.0431333333333333,0.0493333333333333,0.1054,0.0432,0.0523333333333333
+"424",0.0452666666666667,0.0434666666666667,0.100066666666667,0.0424666666666667,0.106466666666667,0.0490666666666667,0.0434,0.1102,0.0470666666666667,0.0438,0.0583333333333333,0.106066666666667,0.0437333333333333,0.0474,0.1086,0.117,0.0499333333333334,0.117266666666667,0.0426,0.0497333333333333,0.1058,0.043,0.0531333333333334
+"425",0.0450666666666667,0.0435333333333333,0.0993333333333333,0.0421333333333333,0.105933333333333,0.048,0.0436,0.109866666666667,0.047,0.0438,0.0582666666666667,0.105933333333333,0.0432666666666667,0.0477333333333333,0.1082,0.117,0.0504666666666667,0.117133333333333,0.0422666666666667,0.0490666666666667,0.105666666666667,0.0429333333333333,0.053
+"426",0.0452666666666667,0.0426,0.0992,0.0418,0.106333333333333,0.0468,0.044,0.109866666666667,0.0462666666666667,0.0436,0.0585333333333333,0.1066,0.0436,0.0471333333333333,0.106933333333333,0.1168,0.0492666666666667,0.117466666666667,0.0430666666666667,0.0481333333333333,0.105133333333333,0.0438,0.0522666666666667
+"427",0.0448666666666667,0.0427333333333333,0.0992,0.0416,0.106666666666667,0.0470666666666667,0.0438666666666667,0.109666666666667,0.0463333333333333,0.0433333333333333,0.0582666666666667,0.105866666666667,0.0434,0.0466666666666667,0.107133333333333,0.1164,0.0486666666666667,0.117133333333333,0.0431333333333333,0.0480666666666667,0.105066666666667,0.0436666666666667,0.0520666666666667
+"428",0.0448666666666667,0.0433333333333333,0.0992,0.0415333333333333,0.1066,0.0473333333333333,0.0436666666666667,0.1098,0.0466666666666667,0.0434666666666667,0.0581333333333333,0.105066666666667,0.0434666666666667,0.0469333333333333,0.108133333333333,0.116533333333333,0.0480666666666667,0.116933333333333,0.0429333333333333,0.0482,0.105133333333333,0.0431333333333333,0.0524666666666667
+"429",0.0448666666666667,0.0436,0.0988666666666667,0.0417333333333333,0.106133333333333,0.0468,0.0431333333333333,0.1092,0.0459333333333333,0.0438,0.0583333333333333,0.106066666666667,0.0437333333333333,0.0471333333333333,0.108133333333333,0.118,0.048,0.1172,0.043,0.0477333333333333,0.104733333333333,0.0418,0.0526666666666667
+"430",0.0444,0.043,0.0988,0.0416,0.106066666666667,0.0467333333333333,0.0427333333333333,0.108933333333333,0.046,0.0432666666666667,0.0583333333333333,0.106466666666667,0.0436,0.0470666666666667,0.108066666666667,0.118466666666667,0.0486,0.116933333333333,0.0430666666666667,0.048,0.1044,0.0418666666666667,0.0532
+"431",0.044,0.0420666666666667,0.0990666666666667,0.0414,0.105733333333333,0.0464666666666667,0.0429333333333333,0.109266666666667,0.0466666666666667,0.0426,0.0580666666666667,0.106066666666667,0.0433333333333333,0.0466,0.107733333333333,0.118066666666667,0.0490666666666667,0.116333333333333,0.0427333333333333,0.0486,0.1044,0.0429333333333333,0.0536666666666667
+"432",0.0447333333333333,0.0425333333333333,0.0984,0.0414666666666667,0.1054,0.0466666666666667,0.043,0.109466666666667,0.0467333333333333,0.0428666666666667,0.0578,0.1064,0.0440666666666667,0.0468,0.1072,0.117466666666667,0.0492666666666667,0.116,0.0426666666666667,0.0482666666666667,0.1044,0.043,0.0531333333333334
+"433",0.045,0.0428666666666667,0.0984666666666667,0.0418,0.105533333333333,0.047,0.0428,0.109266666666667,0.0464,0.043,0.0575333333333333,0.1066,0.0447333333333333,0.0470666666666667,0.107133333333333,0.117,0.0494,0.115866666666667,0.0426666666666667,0.0481333333333333,0.1046,0.0430666666666667,0.0518666666666667
+"434",0.0450666666666667,0.0427333333333333,0.0996666666666666,0.0421333333333333,0.105933333333333,0.0473333333333333,0.0428,0.1086,0.0456,0.0431333333333333,0.0578666666666667,0.106333333333333,0.0436,0.0475333333333333,0.107333333333333,0.1168,0.0492666666666667,0.1156,0.0424,0.0484666666666667,0.104533333333333,0.0435333333333333,0.051
+"435",0.0446666666666667,0.0425333333333333,0.0993333333333333,0.042,0.1062,0.0469333333333333,0.0428666666666667,0.1084,0.0457333333333333,0.0432,0.0576666666666667,0.105733333333333,0.0432,0.0474,0.1076,0.116933333333333,0.0488,0.116,0.0422,0.0482,0.1044,0.0434,0.0517333333333333
+"436",0.0442,0.043,0.0980666666666667,0.0418,0.106333333333333,0.0462,0.0425333333333333,0.108666666666667,0.0461333333333333,0.0430666666666667,0.0572,0.1054,0.0436666666666667,0.0465333333333333,0.107533333333333,0.117266666666667,0.0480666666666667,0.116533333333333,0.0419333333333333,0.0479333333333333,0.104,0.0428666666666667,0.0528666666666667
+"437",0.0438,0.0428666666666667,0.0981333333333333,0.0419333333333333,0.105666666666667,0.0465333333333333,0.0426,0.108733333333333,0.0468,0.0423333333333333,0.0578666666666667,0.105666666666667,0.0430666666666667,0.0462666666666667,0.107266666666667,0.1174,0.0483333333333333,0.116133333333333,0.0417333333333333,0.0476,0.1046,0.0427333333333333,0.052
+"438",0.0433333333333333,0.0422666666666667,0.0983333333333333,0.0415333333333333,0.105666666666667,0.0464,0.0427333333333333,0.109266666666667,0.0465333333333333,0.0420666666666667,0.0584,0.105533333333333,0.0424,0.0459333333333333,0.107133333333333,0.1176,0.0484666666666667,0.115733333333333,0.0416666666666667,0.0473333333333333,0.104933333333333,0.0426666666666667,0.0512
+"439",0.0428,0.0418,0.0977333333333333,0.0412666666666667,0.1062,0.0456666666666667,0.0428,0.109333333333333,0.0458666666666667,0.0426666666666667,0.0582,0.105066666666667,0.0426666666666667,0.0462,0.106866666666667,0.1176,0.0482666666666667,0.116,0.0419333333333333,0.0471333333333333,0.104866666666667,0.0422,0.0509333333333334
+"440",0.0430666666666667,0.0420666666666667,0.0980666666666667,0.0410666666666667,0.105866666666667,0.0461333333333333,0.0427333333333333,0.109,0.0456,0.042,0.0584,0.105533333333333,0.0426666666666667,0.0464,0.107466666666667,0.1176,0.0485333333333333,0.1162,0.0424,0.0472666666666667,0.104666666666667,0.0423333333333333,0.051
+"441",0.0436,0.0426,0.0984,0.0412,0.105466666666667,0.0469333333333333,0.0424,0.1088,0.046,0.0414666666666667,0.0583333333333333,0.106,0.0429333333333333,0.0466666666666667,0.1076,0.117266666666667,0.0482,0.115866666666667,0.0426666666666667,0.0476,0.104466666666667,0.0426,0.0512
+"442",0.044,0.0422666666666667,0.0981333333333333,0.0416,0.105666666666667,0.0471333333333333,0.0424666666666667,0.108733333333333,0.0466,0.0424666666666667,0.0578666666666667,0.1064,0.0432,0.0466,0.1072,0.117133333333333,0.0476,0.115933333333333,0.0424666666666667,0.0474,0.104533333333333,0.0427333333333333,0.0507333333333333
+"443",0.0436,0.0414666666666667,0.0978,0.0416666666666667,0.1058,0.0465333333333333,0.0426,0.108666666666667,0.0462666666666667,0.0425333333333333,0.0579333333333333,0.106066666666667,0.0430666666666667,0.0464,0.107133333333333,0.1172,0.0474666666666667,0.1162,0.0420666666666667,0.0474666666666667,0.104333333333333,0.0428,0.0508
+"444",0.0428666666666667,0.0406666666666667,0.0978666666666666,0.0414666666666667,0.1058,0.0459333333333333,0.0426,0.108666666666667,0.0454,0.0418666666666667,0.0584666666666667,0.105266666666667,0.0426666666666667,0.0462666666666667,0.107466666666667,0.117133333333333,0.0478666666666667,0.116133333333333,0.042,0.0477333333333333,0.1042,0.0428,0.0512666666666667
+"445",0.0426666666666667,0.0416666666666667,0.0980666666666667,0.0414666666666667,0.105866666666667,0.0459333333333333,0.0426666666666667,0.108933333333333,0.0458666666666667,0.0425333333333333,0.0588,0.104933333333333,0.0425333333333333,0.0461333333333333,0.1068,0.117466666666667,0.0482,0.1158,0.0419333333333333,0.0474,0.104133333333333,0.0419333333333333,0.051
+"446",0.0429333333333333,0.0421333333333333,0.0981333333333333,0.0416666666666667,0.106,0.0461333333333333,0.0427333333333333,0.108866666666667,0.0461333333333333,0.0430666666666667,0.0592,0.105333333333333,0.0428,0.0460666666666667,0.1068,0.1176,0.0484666666666667,0.115866666666667,0.0418,0.0470666666666667,0.104333333333333,0.0416666666666667,0.0504666666666667
+"447",0.0433333333333333,0.0416666666666667,0.0978,0.0416,0.1058,0.047,0.0430666666666667,0.1086,0.0451333333333333,0.0425333333333333,0.0593333333333333,0.1056,0.0427333333333333,0.0468666666666667,0.107,0.117733333333333,0.0488666666666667,0.1162,0.0417333333333333,0.0472,0.104333333333333,0.0427333333333333,0.0512666666666667
+"448",0.0435333333333333,0.0419333333333333,0.0976666666666666,0.0414666666666667,0.105666666666667,0.0465333333333333,0.0427333333333333,0.1086,0.0451333333333333,0.0425333333333333,0.0594666666666667,0.1056,0.0428666666666667,0.0466666666666667,0.107333333333333,0.118066666666667,0.0489333333333333,0.116466666666667,0.0419333333333333,0.0472666666666667,0.1046,0.0428666666666667,0.0516
+"449",0.0435333333333333,0.0426666666666667,0.0974,0.0414,0.1058,0.0453333333333333,0.0421333333333333,0.108733333333333,0.0454,0.0428,0.0594666666666667,0.105866666666667,0.0428666666666667,0.0463333333333333,0.107,0.118333333333333,0.0486,0.116066666666667,0.0420666666666667,0.0473333333333333,0.104733333333333,0.0426,0.0514666666666667
+"450",0.044,0.0420666666666667,0.098,0.0412,0.105666666666667,0.0450666666666667,0.0426666666666667,0.108666666666667,0.0454,0.0421333333333333,0.0603333333333333,0.105733333333333,0.0426666666666667,0.0462666666666667,0.1068,0.118933333333333,0.0486,0.116266666666667,0.0424,0.0476,0.104466666666667,0.0425333333333333,0.0508
+"451",0.0438,0.0416666666666667,0.0980666666666667,0.0410666666666667,0.105533333333333,0.046,0.0428666666666667,0.108733333333333,0.0451333333333333,0.0418666666666667,0.0607333333333333,0.105933333333333,0.0426666666666667,0.0461333333333333,0.1068,0.119,0.0486,0.116133333333333,0.0422666666666667,0.0477333333333333,0.104533333333333,0.0424666666666667,0.0512
+"452",0.0428,0.0423333333333333,0.0975333333333333,0.0414,0.1056,0.047,0.0426,0.109,0.0445333333333333,0.0421333333333333,0.0606,0.105933333333333,0.0428,0.0460666666666667,0.1068,0.1188,0.0486666666666667,0.115866666666667,0.042,0.0475333333333333,0.105066666666667,0.0424666666666667,0.0521333333333334
+"453",0.0434,0.043,0.0980666666666667,0.0415333333333333,0.105733333333333,0.047,0.0421333333333333,0.1092,0.0448666666666667,0.0425333333333333,0.0605333333333333,0.105466666666667,0.0428,0.0463333333333333,0.107066666666667,0.1192,0.0490666666666667,0.1156,0.042,0.0476666666666667,0.105,0.0426,0.0519333333333334
+"454",0.0434666666666667,0.0431333333333333,0.0984,0.0415333333333333,0.105666666666667,0.0468666666666667,0.0421333333333333,0.109,0.0449333333333333,0.0425333333333333,0.0606,0.105133333333333,0.0427333333333333,0.0465333333333333,0.107133333333333,0.119333333333333,0.0488666666666667,0.115733333333333,0.0422,0.0476666666666667,0.104866666666667,0.0426666666666667,0.0510666666666667
+"455",0.043,0.043,0.0976,0.0414,0.106,0.0466,0.0426666666666667,0.1086,0.0444666666666667,0.0429333333333333,0.0604666666666667,0.105666666666667,0.0428666666666667,0.0464,0.107,0.119066666666667,0.0483333333333333,0.116333333333333,0.0417333333333333,0.0472,0.104666666666667,0.0424,0.0506666666666667
+"456",0.0433333333333333,0.0424666666666667,0.0975333333333333,0.0417333333333333,0.106,0.0464666666666667,0.0428,0.108533333333333,0.0444,0.0428666666666667,0.0609333333333333,0.106,0.0429333333333333,0.0465333333333333,0.107133333333333,0.119333333333333,0.0485333333333333,0.116133333333333,0.0418666666666667,0.0471333333333333,0.1042,0.0422,0.0508
+"457",0.044,0.0421333333333333,0.0978666666666667,0.042,0.1056,0.0462666666666667,0.0424,0.108866666666667,0.0444,0.0428,0.0614,0.106,0.0426666666666667,0.0464666666666667,0.107266666666667,0.12,0.0489333333333333,0.115333333333333,0.042,0.0471333333333333,0.1038,0.0423333333333333,0.0508
+"458",0.0438666666666667,0.0419333333333333,0.0974,0.0416666666666667,0.1058,0.0470666666666667,0.0422,0.1088,0.0449333333333333,0.0424,0.0614,0.105933333333333,0.0426,0.046,0.107,0.119533333333333,0.0482666666666667,0.115866666666667,0.0421333333333333,0.0469333333333333,0.104,0.0424666666666667,0.051
+"459",0.0434,0.0418,0.0973333333333333,0.0415333333333333,0.105933333333333,0.0470666666666667,0.0422,0.1086,0.0452,0.0419333333333333,0.0612666666666667,0.105733333333333,0.0426,0.0460666666666667,0.107,0.119266666666667,0.048,0.116266666666667,0.0422,0.0469333333333333,0.1042,0.0425333333333333,0.0512
+"460",0.0429333333333333,0.0419333333333333,0.0973333333333333,0.0413333333333333,0.105866666666667,0.0459333333333333,0.0422666666666667,0.1084,0.045,0.042,0.0612666666666667,0.105933333333333,0.0427333333333333,0.0462666666666667,0.106866666666667,0.119733333333333,0.0483333333333333,0.1156,0.0419333333333333,0.0475333333333333,0.104,0.0424,0.0516666666666667
+"461",0.043,0.0419333333333333,0.0976666666666667,0.0415333333333333,0.1058,0.0456,0.0424666666666667,0.108466666666667,0.0447333333333333,0.0419333333333333,0.0612666666666667,0.1056,0.0427333333333333,0.0468666666666667,0.106333333333333,0.119466666666667,0.0482,0.115533333333333,0.0416,0.0472,0.104133333333333,0.0421333333333333,0.0518
+"462",0.0433333333333333,0.0418666666666667,0.0981333333333333,0.0414,0.1058,0.0458666666666667,0.0424666666666667,0.108733333333333,0.0442666666666667,0.0422666666666667,0.0608,0.105266666666667,0.0426666666666667,0.0468666666666667,0.106266666666667,0.118866666666667,0.0484666666666667,0.115666666666667,0.0416666666666667,0.0468666666666667,0.104466666666667,0.0419333333333333,0.0514666666666667
+"463",0.0435333333333333,0.0416666666666667,0.0978,0.041,0.105466666666667,0.0464,0.042,0.1084,0.0445333333333333,0.0426666666666667,0.0607333333333333,0.105266666666667,0.0426,0.047,0.1066,0.1192,0.0492666666666667,0.1156,0.0418666666666667,0.0471333333333333,0.1044,0.0424666666666667,0.0512
+"464",0.0432,0.0416,0.0974666666666667,0.0411333333333333,0.1056,0.0466666666666667,0.0417333333333333,0.108466666666667,0.0450666666666667,0.0422666666666667,0.0607333333333333,0.1056,0.0425333333333333,0.0467333333333333,0.106866666666667,0.119266666666667,0.0490666666666667,0.115466666666667,0.0416666666666667,0.0472,0.1046,0.0425333333333333,0.0510666666666667
+"465",0.0427333333333333,0.0417333333333333,0.0974,0.0416,0.106066666666667,0.0462,0.0418,0.108533333333333,0.0454666666666667,0.0419333333333333,0.0611333333333333,0.105666666666667,0.0424,0.0466,0.106933333333333,0.119333333333333,0.0482666666666667,0.115466666666667,0.0412,0.047,0.1046,0.0426,0.0512
+"466",0.0425333333333333,0.0416666666666667,0.097,0.0416666666666667,0.1056,0.0458666666666667,0.0421333333333333,0.108466666666667,0.0450666666666667,0.0418666666666667,0.0608666666666667,0.1052,0.0424666666666667,0.0464,0.106866666666667,0.1196,0.0479333333333333,0.115466666666667,0.0414666666666667,0.047,0.104466666666667,0.0422666666666667,0.0508666666666667
+"467",0.0426,0.0416,0.097,0.0416,0.105266666666667,0.0458,0.0420666666666667,0.108333333333333,0.0447333333333333,0.0418,0.0606666666666667,0.105,0.0427333333333333,0.0464666666666667,0.106866666666667,0.1196,0.0478666666666667,0.115266666666667,0.0415333333333333,0.0470666666666667,0.103933333333333,0.0419333333333333,0.0507333333333333
+"468",0.0431333333333333,0.0419333333333333,0.0968666666666666,0.0415333333333333,0.1054,0.0457333333333333,0.042,0.108266666666667,0.0446,0.0422666666666667,0.0608666666666667,0.105333333333333,0.0426666666666667,0.0467333333333333,0.106866666666667,0.119466666666667,0.0477333333333333,0.115533333333333,0.0414666666666667,0.047,0.104066666666667,0.0419333333333333,0.051
+"469",0.0428666666666667,0.0417333333333333,0.0967333333333333,0.0413333333333333,0.1054,0.0464,0.042,0.1082,0.0444,0.0416666666666667,0.0608666666666667,0.1054,0.0424666666666667,0.0467333333333333,0.106933333333333,0.119466666666667,0.0482,0.115266666666667,0.0414,0.0471333333333333,0.103733333333333,0.042,0.0507333333333333
+"470",0.0422,0.0413333333333333,0.0964666666666666,0.0413333333333333,0.105466666666667,0.0470666666666667,0.0418666666666667,0.108133333333333,0.0444666666666667,0.0414666666666667,0.0606,0.105,0.0422666666666667,0.0466,0.106866666666667,0.119266666666667,0.0482,0.114933333333333,0.0414666666666667,0.0471333333333333,0.103666666666667,0.0417333333333333,0.0508666666666667
+"471",0.0422666666666667,0.0416,0.0968,0.0412,0.105533333333333,0.0466666666666667,0.0418,0.108266666666667,0.0446,0.0418,0.0608,0.105066666666667,0.0419333333333333,0.0462,0.106733333333333,0.119466666666667,0.0476666666666667,0.1152,0.0414666666666667,0.047,0.1034,0.0413333333333333,0.0504
+"472",0.0424,0.0419333333333333,0.0970666666666667,0.0411333333333333,0.105733333333333,0.0466,0.0418,0.1084,0.0443333333333333,0.0422,0.0609333333333333,0.1054,0.0421333333333333,0.0462,0.106666666666667,0.119466666666667,0.0476,0.115533333333333,0.0412666666666667,0.0468666666666667,0.103466666666667,0.0414,0.0502666666666667
+"473",0.0431333333333333,0.0421333333333333,0.0971333333333333,0.0412666666666667,0.105733333333333,0.0469333333333333,0.0420666666666667,0.108466666666667,0.0441333333333333,0.0424,0.061,0.105266666666667,0.0425333333333333,0.0459333333333333,0.1066,0.1192,0.0479333333333333,0.115666666666667,0.0414666666666667,0.0465333333333333,0.1038,0.0415333333333333,0.0501333333333333
+"474",0.0428666666666667,0.0416666666666667,0.0967333333333333,0.041,0.1056,0.0467333333333333,0.0422,0.1084,0.0443333333333333,0.0421333333333333,0.061,0.105266666666667,0.0423333333333333,0.0463333333333333,0.106733333333333,0.1194,0.0482,0.1156,0.0416,0.0466666666666667,0.1038,0.0416666666666667,0.0506666666666667
+"475",0.0428666666666667,0.0416666666666667,0.0964666666666667,0.041,0.105666666666667,0.0461333333333333,0.0420666666666667,0.1084,0.0449333333333333,0.0416666666666667,0.0608,0.105133333333333,0.0417333333333333,0.047,0.106733333333333,0.119333333333333,0.0483333333333333,0.1158,0.0415333333333333,0.0469333333333333,0.104133333333333,0.0418,0.0508
+"476",0.0434,0.0420666666666667,0.0965333333333333,0.041,0.1056,0.0461333333333333,0.0418,0.108133333333333,0.045,0.0421333333333333,0.061,0.104533333333333,0.0418,0.0464666666666667,0.106866666666667,0.1192,0.0481333333333333,0.115533333333333,0.0409333333333333,0.0471333333333333,0.104,0.0422,0.0497333333333333
+"477",0.0434666666666667,0.0418666666666667,0.0969333333333333,0.0414,0.105333333333333,0.0460666666666667,0.0416666666666667,0.1082,0.0446,0.0422,0.0611333333333333,0.104733333333333,0.0419333333333333,0.0464,0.107,0.119466666666667,0.0482,0.115266666666667,0.0410666666666667,0.0468,0.104133333333333,0.0424,0.0496666666666667
+"478",0.0430666666666667,0.0414666666666667,0.0966666666666667,0.0409333333333333,0.105066666666667,0.046,0.0418666666666667,0.108266666666667,0.0446,0.0420666666666667,0.0613333333333333,0.105866666666667,0.0421333333333333,0.0466,0.107,0.1196,0.048,0.114933333333333,0.0409333333333333,0.0464666666666667,0.103866666666667,0.0422,0.0501333333333333
+"479",0.0426,0.0415333333333333,0.0961333333333333,0.0410666666666667,0.105,0.046,0.0416,0.108,0.0441333333333333,0.0419333333333333,0.061,0.104933333333333,0.0423333333333333,0.0466666666666667,0.106533333333333,0.1196,0.0476666666666667,0.114866666666667,0.0411333333333333,0.0463333333333333,0.1038,0.0420666666666667,0.0498
+"480",0.0420666666666667,0.0413333333333333,0.096,0.0408666666666667,0.105133333333333,0.046,0.0414,0.108,0.044,0.0418666666666667,0.0609333333333333,0.1044,0.0422,0.0466666666666667,0.106333333333333,0.1196,0.0474,0.115,0.0409333333333333,0.0466,0.103666666666667,0.0416666666666667,0.0496
+"481",0.0425333333333333,0.0413333333333333,0.0964,0.041,0.1054,0.0461333333333333,0.0417333333333333,0.1082,0.0441333333333333,0.0420666666666667,0.0617333333333333,0.104733333333333,0.0419333333333333,0.0464666666666667,0.106466666666667,0.1198,0.0474,0.1152,0.0410666666666667,0.0468,0.1036,0.0416666666666667,0.0496666666666667
+"482",0.0423333333333333,0.0413333333333333,0.0964,0.041,0.105333333333333,0.0464666666666667,0.0416666666666667,0.108133333333333,0.0442666666666667,0.0418666666666667,0.0615333333333333,0.105,0.0417333333333333,0.0468,0.106466666666667,0.119533333333333,0.0476666666666667,0.1152,0.0412,0.0466666666666667,0.103666666666667,0.0417333333333333,0.0499333333333334
+"483",0.0423333333333333,0.0415333333333333,0.0963333333333333,0.0409333333333333,0.105066666666667,0.0464666666666667,0.0412,0.107933333333333,0.0444666666666667,0.0419333333333333,0.0613333333333333,0.1052,0.0417333333333333,0.0465333333333333,0.1066,0.119333333333333,0.0477333333333333,0.1148,0.0408,0.0468666666666667,0.103733333333333,0.0416,0.0502666666666667
+"484",0.0429333333333333,0.0412,0.0963333333333333,0.0409333333333333,0.104933333333333,0.0461333333333333,0.0414,0.107933333333333,0.0444,0.0414666666666667,0.0617333333333333,0.1052,0.0420666666666667,0.0458666666666667,0.107,0.120133333333333,0.0482,0.1152,0.0410666666666667,0.0470666666666667,0.1036,0.0419333333333333,0.0501333333333333
+"485",0.0428666666666667,0.041,0.0963333333333333,0.0409333333333333,0.1052,0.0461333333333333,0.0416,0.107933333333333,0.0444666666666667,0.0412666666666667,0.0619333333333333,0.105466666666667,0.0418,0.0459333333333333,0.107133333333333,0.120333333333333,0.0479333333333333,0.115333333333333,0.0412,0.0468666666666667,0.103533333333333,0.0418666666666667,0.0504
+"486",0.0425333333333333,0.0414666666666667,0.0962,0.0410666666666667,0.105266666666667,0.0468666666666667,0.0418,0.1078,0.0442,0.0413333333333333,0.062,0.1056,0.0418666666666667,0.0464,0.106933333333333,0.120333333333333,0.0478666666666667,0.1154,0.0414666666666667,0.0466666666666667,0.1034,0.0416,0.051
+"487",0.0429333333333333,0.0416666666666667,0.0962666666666667,0.0412666666666667,0.105133333333333,0.0467333333333333,0.0420666666666667,0.1082,0.0442666666666667,0.0416666666666667,0.0624,0.105066666666667,0.0420666666666667,0.0462666666666667,0.106533333333333,0.1204,0.0479333333333333,0.1152,0.0413333333333333,0.0467333333333333,0.103733333333333,0.0415333333333333,0.0504666666666667
+"488",0.0430666666666667,0.0416666666666667,0.0965333333333333,0.0412666666666667,0.1052,0.0464666666666667,0.0418,0.1082,0.0441333333333333,0.042,0.0626,0.104733333333333,0.0421333333333333,0.0465333333333333,0.106533333333333,0.120666666666667,0.0482,0.115133333333333,0.0412,0.0469333333333333,0.104,0.0418,0.0502
+"489",0.0428666666666667,0.0412666666666667,0.0965333333333333,0.0413333333333333,0.1056,0.046,0.0417333333333333,0.108066666666667,0.0441333333333333,0.0418666666666667,0.0626,0.104866666666667,0.0419333333333333,0.0471333333333333,0.106933333333333,0.1208,0.0484,0.1152,0.0416666666666667,0.0469333333333333,0.103733333333333,0.0419333333333333,0.0503333333333333
+"490",0.0430666666666667,0.0415333333333333,0.0964666666666667,0.0414,0.105666666666667,0.0458666666666667,0.0418,0.108133333333333,0.0444,0.042,0.0628666666666667,0.1048,0.0419333333333333,0.0476,0.107133333333333,0.1212,0.0484666666666667,0.115466666666667,0.0415333333333333,0.0469333333333333,0.103666666666667,0.0418666666666667,0.0502
+"491",0.0434,0.0420666666666667,0.0962666666666667,0.0415333333333333,0.105533333333333,0.0463333333333333,0.0418666666666667,0.1084,0.0449333333333333,0.0420666666666667,0.0636,0.104666666666667,0.0423333333333333,0.0476666666666667,0.1072,0.1214,0.0486,0.115333333333333,0.0410666666666667,0.047,0.103666666666667,0.0422,0.0504
+"492",0.0433333333333333,0.0416666666666667,0.0966666666666667,0.0416666666666667,0.1056,0.0470666666666667,0.0419333333333333,0.108666666666667,0.0448666666666667,0.0422666666666667,0.0640666666666667,0.105,0.0422,0.0475333333333333,0.107,0.121933333333333,0.0486,0.115333333333333,0.0410666666666667,0.0468666666666667,0.103933333333333,0.0422666666666667,0.0504666666666667
+"493",0.0436,0.0418,0.097,0.0417333333333333,0.105666666666667,0.0476666666666667,0.0420666666666667,0.108866666666667,0.0448666666666667,0.0424666666666667,0.0645333333333333,0.105133333333333,0.0422,0.0476666666666667,0.1072,0.122533333333333,0.0490666666666667,0.115266666666667,0.0413333333333333,0.047,0.104133333333333,0.0424666666666667,0.0506666666666667
+"494",0.0442,0.0426666666666667,0.097,0.0416666666666667,0.105733333333333,0.0477333333333333,0.0420666666666667,0.108933333333333,0.0447333333333333,0.0426,0.065,0.105133333333333,0.0425333333333333,0.0482666666666667,0.107666666666667,0.122666666666667,0.0498,0.1152,0.0414666666666667,0.0474,0.1044,0.0426666666666667,0.0511333333333334
+"495",0.0435333333333333,0.0428,0.0968666666666666,0.0418,0.106,0.048,0.0423333333333333,0.108866666666667,0.0451333333333333,0.0426666666666667,0.0656,0.105666666666667,0.0428,0.0486,0.107733333333333,0.123466666666667,0.0498666666666667,0.1152,0.0415333333333333,0.0473333333333333,0.104066666666667,0.0424666666666667,0.0511333333333334
+"496",0.0437333333333333,0.0427333333333333,0.097,0.0424,0.1062,0.0484,0.0424666666666667,0.109,0.0455333333333333,0.0426666666666667,0.0665333333333333,0.106133333333333,0.0429333333333333,0.0485333333333333,0.108133333333333,0.1242,0.0498666666666667,0.115466666666667,0.0416,0.0474666666666667,0.1042,0.0422666666666667,0.0508
+"497",0.0444666666666667,0.0428,0.0972,0.0425333333333333,0.106533333333333,0.0486666666666667,0.0427333333333333,0.109133333333333,0.0454666666666667,0.0430666666666667,0.0674666666666667,0.1062,0.0430666666666667,0.0487333333333333,0.1086,0.124866666666667,0.0501333333333333,0.1158,0.0418,0.0476,0.104466666666667,0.0429333333333333,0.051
+"498",0.0446,0.0432,0.0978,0.0427333333333333,0.1066,0.0495333333333333,0.0428666666666667,0.109333333333333,0.0456666666666667,0.0435333333333333,0.0682,0.106333333333333,0.0431333333333333,0.0492666666666667,0.108933333333333,0.125533333333333,0.0507333333333333,0.116066666666667,0.0422,0.0482,0.104533333333333,0.0434,0.051
+"499",0.0448,0.0437333333333333,0.0984,0.0430666666666667,0.1068,0.0503333333333333,0.0427333333333333,0.109533333333333,0.046,0.0439333333333333,0.0688666666666667,0.1066,0.0436,0.0503333333333333,0.109266666666667,0.126266666666667,0.0511333333333334,0.116266666666667,0.0422666666666667,0.0484666666666667,0.1044,0.0434666666666667,0.0513333333333333
+"500",0.0456666666666667,0.0446666666666667,0.0986666666666667,0.0434666666666667,0.107333333333333,0.0505333333333333,0.0432,0.109733333333333,0.0464666666666667,0.044,0.0702,0.1068,0.0440666666666667,0.0506,0.109666666666667,0.1272,0.0516666666666667,0.116466666666667,0.0426666666666667,0.0485333333333333,0.104866666666667,0.0434,0.0519333333333334
+"501",0.0458666666666667,0.0452666666666667,0.0987333333333333,0.0442,0.108,0.0510666666666667,0.0435333333333333,0.11,0.047,0.0439333333333333,0.0714,0.107066666666667,0.0441333333333333,0.051,0.110133333333333,0.128266666666667,0.0524666666666667,0.1166,0.0431333333333333,0.049,0.1052,0.0436666666666667,0.0526666666666667
+"502",0.0462,0.0454666666666667,0.0992,0.0446,0.108266666666667,0.0518666666666667,0.0435333333333333,0.110266666666667,0.0473333333333333,0.0444,0.0726,0.107533333333333,0.0444,0.0519333333333334,0.1108,0.1294,0.0530666666666667,0.116733333333333,0.0434666666666667,0.0495333333333333,0.105266666666667,0.0442,0.0527333333333333
+"503",0.0469333333333333,0.0463333333333333,0.0996666666666667,0.0448,0.1086,0.0528666666666667,0.0438666666666667,0.110866666666667,0.0478,0.0447333333333333,0.0737333333333333,0.108,0.0446666666666667,0.0525333333333333,0.111333333333333,0.130533333333333,0.0537333333333333,0.117133333333333,0.0439333333333333,0.0498,0.1056,0.0444666666666667,0.0530666666666667
+"504",0.0476,0.0472,0.1002,0.0451333333333333,0.108866666666667,0.0544666666666667,0.0443333333333333,0.111266666666667,0.0482666666666667,0.0453333333333333,0.0751333333333333,0.108266666666667,0.0450666666666667,0.0529333333333334,0.111933333333333,0.131533333333333,0.0544666666666667,0.117733333333333,0.0444666666666667,0.0499333333333333,0.106133333333333,0.045,0.0535333333333333
+"505",0.0483333333333333,0.0476,0.1012,0.046,0.109533333333333,0.0553333333333333,0.0448,0.111666666666667,0.0486666666666667,0.0463333333333333,0.0768,0.108866666666667,0.0458666666666667,0.0542,0.112933333333333,0.133066666666667,0.0553333333333334,0.1182,0.0451333333333333,0.0507333333333333,0.106533333333333,0.0456,0.0540666666666667
+"506",0.0490666666666667,0.0480666666666667,0.102066666666667,0.0471333333333333,0.110333333333333,0.0564,0.0454,0.1122,0.0490666666666667,0.0469333333333333,0.0788,0.109933333333333,0.0464666666666667,0.055,0.114,0.134866666666667,0.0564,0.1186,0.0456666666666667,0.0513333333333333,0.1068,0.0462666666666667,0.0545333333333334
+"507",0.0498666666666667,0.0496666666666667,0.1028,0.0480666666666667,0.111066666666667,0.0578666666666667,0.0458666666666667,0.112733333333333,0.0499333333333333,0.0474,0.0807333333333333,0.110933333333333,0.0471333333333333,0.0557333333333333,0.115266666666667,0.1368,0.0574666666666667,0.118866666666667,0.0462666666666667,0.0517333333333333,0.1074,0.0468666666666667,0.0549333333333334
+"508",0.0514,0.0510666666666667,0.103666666666667,0.0491333333333333,0.1118,0.0595333333333333,0.0467333333333333,0.113266666666667,0.0508,0.0482666666666667,0.0826,0.1114,0.0484666666666667,0.0575333333333333,0.116466666666667,0.138466666666667,0.0588666666666667,0.119533333333333,0.0471333333333333,0.0525333333333333,0.107866666666667,0.0475333333333333,0.0556666666666667
+"509",0.0526,0.0526666666666667,0.1048,0.0504,0.112933333333333,0.0612666666666667,0.0476,0.113866666666667,0.0516666666666667,0.0496,0.0847333333333333,0.112133333333333,0.0495333333333333,0.0594666666666667,0.117733333333333,0.1402,0.0604,0.1204,0.0482666666666667,0.0536,0.108333333333333,0.048,0.0568
+"510",0.0536666666666667,0.0540666666666667,0.1062,0.0516,0.114066666666667,0.0633333333333333,0.0484,0.1146,0.0527333333333333,0.0505333333333333,0.0868666666666667,0.113133333333333,0.0502,0.0605333333333334,0.119333333333333,0.142533333333333,0.0621333333333333,0.1214,0.0492666666666667,0.0546,0.109,0.049,0.0576
+"511",0.0552,0.0556,0.107733333333333,0.053,0.115133333333333,0.0658666666666667,0.0491333333333333,0.115733333333333,0.0540666666666667,0.0513333333333333,0.0891333333333333,0.114133333333333,0.0514,0.0622,0.121066666666667,0.1448,0.0638666666666667,0.122066666666667,0.0504,0.0557333333333333,0.109933333333333,0.0502,0.0585333333333333
+"512",0.0570666666666667,0.0574,0.109466666666667,0.0546666666666667,0.116466666666667,0.0682666666666667,0.0501333333333333,0.116733333333333,0.0553333333333333,0.0523333333333333,0.0916,0.115466666666667,0.0528666666666667,0.0638,0.122866666666667,0.147266666666667,0.0655333333333333,0.1228,0.0518666666666667,0.0571333333333333,0.110933333333333,0.0512666666666667,0.0595333333333333
+"513",0.0587333333333333,0.0596666666666667,0.111,0.0564666666666667,0.117933333333333,0.0711333333333333,0.0515333333333333,0.117933333333333,0.0565333333333333,0.0542,0.0944666666666667,0.116933333333333,0.0546,0.0658,0.124666666666667,0.15,0.0674666666666667,0.1242,0.0532666666666667,0.0582,0.111666666666667,0.0523333333333333,0.0606
+"514",0.0604666666666667,0.0620666666666667,0.112666666666667,0.0584666666666667,0.1196,0.0742666666666667,0.0528666666666667,0.119066666666667,0.0579333333333334,0.0561333333333333,0.0973333333333333,0.118533333333333,0.0562,0.068,0.127133333333333,0.152933333333333,0.0698666666666667,0.1256,0.0552666666666667,0.0596666666666667,0.1128,0.0535333333333333,0.0620666666666667
+"515",0.0626666666666667,0.0642,0.1146,0.0606666666666667,0.121266666666667,0.0771333333333333,0.054,0.1206,0.0596666666666667,0.0578,0.100066666666667,0.120133333333333,0.0580666666666667,0.0704666666666667,0.1296,0.155933333333333,0.0724666666666667,0.127,0.0570666666666667,0.0611333333333333,0.114266666666667,0.0553333333333334,0.0635333333333333
+"516",0.065,0.0664666666666667,0.1168,0.0628666666666667,0.122866666666667,0.0802666666666667,0.0558,0.122,0.0613333333333334,0.0594666666666667,0.103,0.122133333333333,0.0599333333333333,0.0731333333333333,0.131933333333333,0.1588,0.0749333333333333,0.128333333333333,0.0587333333333333,0.0628,0.115466666666667,0.0568666666666667,0.0650666666666667
+"517",0.0674666666666667,0.0688666666666667,0.119133333333333,0.065,0.124666666666667,0.0836666666666667,0.0575333333333333,0.123533333333333,0.0632666666666667,0.0614666666666667,0.1058,0.124066666666667,0.0622,0.076,0.1346,0.1618,0.0778666666666667,0.129733333333333,0.0608,0.0646666666666667,0.117,0.0586,0.0666
+"518",0.0698666666666667,0.0717333333333333,0.121666666666667,0.0672666666666667,0.126866666666667,0.0875333333333333,0.0594666666666667,0.125133333333333,0.0658,0.0637333333333333,0.108933333333333,0.126266666666667,0.0644,0.0786,0.137466666666667,0.1652,0.0807333333333333,0.131733333333333,0.0632,0.0669333333333333,0.118266666666667,0.0604666666666667,0.0688
+"519",0.0724,0.0746,0.1244,0.0698666666666667,0.129,0.0912666666666667,0.0611333333333333,0.126733333333333,0.0678,0.0656666666666667,0.112133333333333,0.128266666666667,0.0667333333333333,0.0815333333333333,0.140533333333333,0.168533333333333,0.0837333333333333,0.133733333333333,0.0657333333333334,0.0690666666666667,0.1198,0.0620666666666666,0.0707333333333333
+"520",0.0751333333333333,0.0776666666666667,0.127,0.0729333333333333,0.131266666666667,0.0949333333333333,0.063,0.128533333333333,0.0697333333333333,0.0680666666666667,0.1154,0.130333333333333,0.0690666666666667,0.0844,0.1432,0.1716,0.0866666666666666,0.1356,0.0678,0.0712,0.1212,0.064,0.0727333333333333
+"521",0.0777333333333333,0.0805333333333333,0.129466666666667,0.0758,0.133733333333333,0.0986,0.0653333333333333,0.130333333333333,0.0719333333333333,0.0703333333333333,0.118666666666667,0.132866666666667,0.0716,0.0874,0.1462,0.174866666666667,0.0894666666666667,0.137533333333333,0.0704,0.0733333333333333,0.122933333333333,0.0660666666666666,0.0748666666666667
+"522",0.0807333333333333,0.0837333333333333,0.132133333333333,0.0787333333333333,0.135866666666667,0.1022,0.0673333333333333,0.132333333333333,0.0741333333333333,0.0726666666666667,0.122066666666667,0.135266666666667,0.074,0.0904,0.149066666666667,0.178066666666667,0.0924666666666667,0.1396,0.073,0.0756666666666667,0.125,0.0682666666666667,0.0771333333333333
+"523",0.0838,0.0866,0.134933333333333,0.0813333333333333,0.138066666666667,0.106,0.0694,0.134133333333333,0.0764666666666667,0.075,0.124933333333333,0.137333333333333,0.0763333333333333,0.0932,0.152133333333333,0.181333333333333,0.0954,0.141666666666667,0.0756666666666666,0.0778666666666667,0.1266,0.0703333333333333,0.0791333333333333
+"524",0.0866,0.0896,0.1376,0.0841333333333333,0.140266666666667,0.1096,0.0715333333333333,0.136,0.0790666666666667,0.0776,0.128,0.1394,0.0792,0.0961333333333333,0.155133333333333,0.184333333333333,0.0985333333333333,0.143666666666667,0.0781333333333333,0.0802,0.128133333333333,0.0723333333333333,0.0813333333333333
+"525",0.0892666666666667,0.0925333333333333,0.140266666666667,0.087,0.142466666666667,0.112933333333333,0.0734666666666667,0.137666666666667,0.0812666666666667,0.0799333333333333,0.131,0.141466666666667,0.0818666666666667,0.0989333333333333,0.158266666666667,0.187466666666667,0.1016,0.145533333333333,0.0804666666666667,0.0824,0.129733333333333,0.0744666666666667,0.0834
+"526",0.0916666666666667,0.0952,0.1426,0.0898666666666667,0.144733333333333,0.1164,0.0753333333333333,0.1392,0.0834,0.0820666666666667,0.133533333333333,0.143533333333333,0.0840666666666667,0.101733333333333,0.160666666666667,0.190066666666667,0.104333333333333,0.1474,0.0825333333333333,0.0844,0.131333333333333,0.0760666666666667,0.0855333333333333
+"527",0.0942666666666667,0.0976666666666667,0.145,0.0923333333333333,0.146933333333333,0.119866666666667,0.0773333333333333,0.140933333333333,0.0852,0.0840666666666667,0.1362,0.145733333333333,0.0864,0.1044,0.163266666666667,0.1928,0.1068,0.149333333333333,0.0848,0.0866,0.132866666666667,0.0780666666666667,0.0874666666666667
+"528",0.0966666666666667,0.100333333333333,0.147466666666667,0.0946,0.1486,0.122866666666667,0.0790666666666667,0.142533333333333,0.0872666666666666,0.0860666666666667,0.138666666666667,0.1478,0.0886,0.107,0.165533333333333,0.195333333333333,0.109266666666667,0.151466666666667,0.0870666666666667,0.0887333333333333,0.1342,0.0797333333333333,0.0890666666666667
+"529",0.0989333333333333,0.102333333333333,0.149533333333333,0.0968,0.150466666666667,0.125733333333333,0.0807333333333333,0.144066666666667,0.0892,0.0878,0.140866666666667,0.149533333333333,0.0906,0.1092,0.167933333333333,0.197866666666667,0.111466666666667,0.153066666666667,0.0891333333333333,0.0904,0.1358,0.0816,0.0904
+"530",0.101066666666667,0.1042,0.151333333333333,0.099,0.152066666666667,0.1282,0.0822,0.145266666666667,0.0912,0.0897333333333333,0.143133333333333,0.150933333333333,0.0925333333333333,0.111933333333333,0.17,0.200133333333333,0.113733333333333,0.154533333333333,0.091,0.092,0.137133333333333,0.0830666666666666,0.092
+"531",0.103066666666667,0.106333333333333,0.1532,0.1012,0.153733333333333,0.130733333333333,0.0838666666666667,0.146733333333333,0.0928666666666667,0.0913333333333333,0.144933333333333,0.1526,0.0943333333333333,0.113733333333333,0.171666666666667,0.201666666666667,0.115866666666667,0.155933333333333,0.0926666666666667,0.0935333333333333,0.138133333333333,0.0845333333333333,0.0932666666666667
+"532",0.1048,0.108333333333333,0.154866666666667,0.103,0.1554,0.132866666666667,0.0852,0.147933333333333,0.094,0.093,0.146533333333333,0.154,0.0958666666666667,0.115466666666667,0.173666666666667,0.203533333333333,0.1178,0.157266666666667,0.0941333333333333,0.0949333333333333,0.1392,0.0857333333333333,0.0946666666666667
+"533",0.106266666666667,0.110133333333333,0.1562,0.104533333333333,0.1568,0.135,0.0861333333333333,0.1488,0.0954,0.0944666666666667,0.147933333333333,0.155133333333333,0.0971333333333333,0.117133333333333,0.175533333333333,0.205266666666667,0.1194,0.158666666666667,0.0957333333333333,0.0960666666666667,0.139866666666667,0.0868,0.0958
+"534",0.107733333333333,0.111533333333333,0.157533333333333,0.105933333333333,0.157933333333333,0.136666666666667,0.0875333333333333,0.1496,0.0964,0.0956,0.149533333333333,0.156133333333333,0.0987333333333333,0.118666666666667,0.176866666666667,0.206533333333333,0.121,0.159733333333333,0.0970666666666667,0.0972,0.141,0.0878666666666667,0.0966666666666667
+"535",0.1092,0.1128,0.158933333333333,0.107466666666667,0.158866666666667,0.138266666666667,0.0886666666666667,0.150466666666667,0.0973333333333333,0.0965333333333333,0.150733333333333,0.157266666666667,0.100066666666667,0.120266666666667,0.178066666666667,0.207866666666667,0.122266666666667,0.161,0.0984666666666667,0.0982,0.1418,0.0888,0.0975333333333333
+"536",0.1102,0.113866666666667,0.159866666666667,0.108866666666667,0.159933333333333,0.14,0.0896,0.151466666666667,0.0984,0.0976,0.151866666666667,0.158066666666667,0.101133333333333,0.121733333333333,0.179266666666667,0.2088,0.123666666666667,0.161866666666667,0.0994,0.0992666666666667,0.142533333333333,0.0896666666666666,0.0986
+"537",0.1112,0.114866666666667,0.161066666666667,0.110133333333333,0.160866666666667,0.141133333333333,0.0901333333333333,0.151866666666667,0.0991333333333334,0.0984666666666667,0.153,0.158666666666667,0.1024,0.122933333333333,0.180466666666667,0.2098,0.124733333333333,0.162733333333333,0.1004,0.1,0.143,0.0905333333333333,0.0989333333333333
+"538",0.112266666666667,0.115733333333333,0.161666666666667,0.1112,0.161733333333333,0.142333333333333,0.0909333333333333,0.152266666666667,0.0998666666666667,0.0994,0.1538,0.1594,0.1034,0.124066666666667,0.181333333333333,0.210666666666667,0.125666666666667,0.163466666666667,0.101066666666667,0.100466666666667,0.143266666666667,0.091,0.0993333333333333
+"539",0.113,0.116733333333333,0.162533333333333,0.111933333333333,0.162333333333333,0.1436,0.0916,0.153,0.100333333333333,0.100133333333333,0.1546,0.160133333333333,0.104066666666667,0.125066666666667,0.182133333333333,0.211533333333333,0.126533333333333,0.164066666666667,0.102066666666667,0.101333333333333,0.143933333333333,0.0917333333333333,0.0998666666666667
+"540",0.113933333333333,0.1176,0.1632,0.112866666666667,0.162866666666667,0.144733333333333,0.0921333333333333,0.153333333333333,0.100866666666667,0.1008,0.1552,0.1606,0.104933333333333,0.1262,0.182933333333333,0.212333333333333,0.127533333333333,0.164666666666667,0.102866666666667,0.102,0.144333333333333,0.0922,0.1004
+"541",0.114733333333333,0.118333333333333,0.163866666666667,0.113933333333333,0.163666666666667,0.1458,0.0928666666666667,0.153733333333333,0.1016,0.101333333333333,0.1558,0.160933333333333,0.1058,0.127133333333333,0.1838,0.212733333333333,0.1284,0.165266666666667,0.103333333333333,0.1024,0.144666666666667,0.0927333333333333,0.100533333333333
+"542",0.115466666666667,0.1192,0.164533333333333,0.1146,0.163933333333333,0.146466666666667,0.0933333333333333,0.1542,0.101933333333333,0.102066666666667,0.156666666666667,0.1614,0.106466666666667,0.128066666666667,0.1846,0.2134,0.129133333333333,0.1658,0.1042,0.102866666666667,0.144933333333333,0.0930666666666667,0.100933333333333
+"543",0.116333333333333,0.12,0.165066666666667,0.115266666666667,0.1646,0.1474,0.0938666666666667,0.154533333333333,0.102266666666667,0.102533333333333,0.157133333333333,0.162066666666667,0.1072,0.128933333333333,0.185333333333333,0.214266666666667,0.129733333333333,0.1664,0.104866666666667,0.103266666666667,0.1454,0.0938,0.101266666666667
+"544",0.117066666666667,0.120333333333333,0.1656,0.115933333333333,0.165133333333333,0.148466666666667,0.0943333333333333,0.155,0.102733333333333,0.1032,0.157866666666667,0.1624,0.108,0.129333333333333,0.185866666666667,0.214933333333333,0.130533333333333,0.166866666666667,0.1054,0.1036,0.145866666666667,0.0943333333333333,0.101533333333333
+"545",0.1178,0.121,0.166333333333333,0.116533333333333,0.1656,0.149133333333333,0.0949333333333333,0.1554,0.103466666666667,0.1038,0.158133333333333,0.162733333333333,0.108533333333333,0.130533333333333,0.186533333333333,0.215266666666667,0.131266666666667,0.167333333333333,0.106133333333333,0.104066666666667,0.146133333333333,0.0947333333333333,0.101933333333333
+"546",0.118333333333333,0.1218,0.166866666666667,0.1172,0.166,0.149866666666667,0.0956,0.155933333333333,0.103733333333333,0.104533333333333,0.158666666666667,0.1634,0.1092,0.131533333333333,0.1872,0.215733333333333,0.132133333333333,0.1678,0.107133333333333,0.1044,0.1466,0.095,0.102533333333333
+"547",0.118933333333333,0.122333333333333,0.167266666666667,0.117933333333333,0.1668,0.1506,0.0959333333333333,0.156266666666667,0.104133333333333,0.105133333333333,0.159266666666667,0.163666666666667,0.1098,0.1324,0.187933333333333,0.2164,0.1328,0.1684,0.107466666666667,0.104733333333333,0.146933333333333,0.0955333333333333,0.102733333333333
+"548",0.119466666666667,0.122866666666667,0.1678,0.1186,0.167133333333333,0.151333333333333,0.0964,0.156533333333333,0.104666666666667,0.105666666666667,0.1598,0.163933333333333,0.110666666666667,0.133066666666667,0.188533333333333,0.217,0.133466666666667,0.168733333333333,0.108066666666667,0.105266666666667,0.147133333333333,0.0958666666666667,0.103
+"549",0.120266666666667,0.1234,0.168466666666667,0.119466666666667,0.167733333333333,0.152066666666667,0.0966,0.156866666666667,0.105133333333333,0.106,0.1604,0.1646,0.110866666666667,0.133666666666667,0.189066666666667,0.217333333333333,0.134066666666667,0.169466666666667,0.108466666666667,0.1058,0.1474,0.0961333333333333,0.1034
+"550",0.120666666666667,0.123866666666667,0.1688,0.120066666666667,0.167866666666667,0.1528,0.097,0.157133333333333,0.105333333333333,0.106333333333333,0.160866666666667,0.1646,0.1114,0.134266666666667,0.189466666666667,0.217866666666667,0.134533333333333,0.169866666666667,0.108933333333333,0.1062,0.147733333333333,0.0964666666666667,0.103333333333333
+"551",0.121,0.124333333333333,0.1692,0.120666666666667,0.168333333333333,0.153133333333333,0.0974666666666667,0.157266666666667,0.1058,0.1064,0.161066666666667,0.164666666666667,0.111866666666667,0.134666666666667,0.189933333333333,0.217866666666667,0.1352,0.170133333333333,0.109066666666667,0.106333333333333,0.147933333333333,0.0968,0.1032
+"552",0.121266666666667,0.124466666666667,0.1692,0.121,0.1686,0.153466666666667,0.0974666666666667,0.157266666666667,0.1058,0.106933333333333,0.1612,0.164866666666667,0.112066666666667,0.135466666666667,0.1902,0.218066666666667,0.135266666666667,0.170266666666667,0.109466666666667,0.106266666666667,0.148066666666667,0.0968666666666667,0.103266666666667
+"553",0.1216,0.1246,0.169133333333333,0.120933333333333,0.1688,0.153733333333333,0.0976,0.157266666666667,0.105733333333333,0.106933333333333,0.161333333333333,0.164933333333333,0.112066666666667,0.1356,0.19,0.218066666666667,0.135533333333333,0.170333333333333,0.109666666666667,0.106133333333333,0.148,0.097,0.103333333333333
+"554",0.1216,0.1244,0.1692,0.121,0.1688,0.153666666666667,0.0974,0.1572,0.1052,0.106733333333333,0.161266666666667,0.1648,0.112266666666667,0.135266666666667,0.1898,0.218,0.1354,0.170133333333333,0.109733333333333,0.105866666666667,0.147933333333333,0.0968,0.103066666666667
+"555",0.120933333333333,0.124133333333333,0.168866666666667,0.120666666666667,0.168533333333333,0.153266666666667,0.0971333333333333,0.156933333333333,0.104933333333333,0.106466666666667,0.1606,0.164533333333333,0.112133333333333,0.1352,0.189866666666667,0.217933333333333,0.134866666666667,0.170133333333333,0.109466666666667,0.1054,0.1478,0.0964,0.102733333333333
+"556",0.120466666666667,0.1236,0.1682,0.120266666666667,0.168066666666667,0.1528,0.0967333333333333,0.156333333333333,0.104333333333333,0.106,0.160333333333333,0.163933333333333,0.1116,0.134933333333333,0.189266666666667,0.217266666666667,0.134666666666667,0.169733333333333,0.108933333333333,0.105133333333333,0.147333333333333,0.096,0.102266666666667
+"557",0.119866666666667,0.123,0.167666666666667,0.119933333333333,0.1676,0.151933333333333,0.0961333333333333,0.155933333333333,0.103466666666667,0.105666666666667,0.159533333333333,0.163266666666667,0.110866666666667,0.1346,0.1886,0.216466666666667,0.134266666666667,0.169,0.1084,0.1042,0.146933333333333,0.0954666666666667,0.101666666666667
+"558",0.1192,0.122266666666667,0.166866666666667,0.119266666666667,0.166933333333333,0.150933333333333,0.0956666666666667,0.1552,0.102933333333333,0.104933333333333,0.1588,0.162333333333333,0.110133333333333,0.133933333333333,0.188066666666667,0.215866666666667,0.133133333333333,0.168333333333333,0.107666666666667,0.1032,0.146133333333333,0.0947333333333333,0.100733333333333
+"559",0.118133333333333,0.121133333333333,0.166,0.118266666666667,0.166266666666667,0.150066666666667,0.0949333333333333,0.154533333333333,0.102066666666667,0.103866666666667,0.157733333333333,0.1614,0.109333333333333,0.133066666666667,0.187133333333333,0.215066666666667,0.132,0.167466666666667,0.106733333333333,0.1022,0.1454,0.0941333333333333,0.0998666666666667
+"560",0.116933333333333,0.12,0.165,0.117533333333333,0.165333333333333,0.1488,0.0939333333333333,0.153666666666667,0.100733333333333,0.102933333333333,0.1566,0.160466666666667,0.1086,0.132133333333333,0.186,0.213933333333333,0.131066666666667,0.1668,0.105733333333333,0.1012,0.144933333333333,0.0932,0.0988666666666667
+"561",0.115933333333333,0.118866666666667,0.1638,0.116466666666667,0.1644,0.147466666666667,0.093,0.152933333333333,0.0994666666666667,0.101933333333333,0.155533333333333,0.159333333333333,0.107533333333333,0.131133333333333,0.184866666666667,0.2128,0.129933333333333,0.165733333333333,0.104666666666667,0.100133333333333,0.1442,0.0923333333333333,0.0978
+"562",0.114733333333333,0.117866666666667,0.162333333333333,0.115266666666667,0.163333333333333,0.145933333333333,0.0920666666666667,0.151933333333333,0.0984666666666667,0.101066666666667,0.154266666666667,0.158066666666667,0.106466666666667,0.130066666666667,0.183666666666667,0.211666666666667,0.128466666666667,0.1648,0.103533333333333,0.0988666666666667,0.1432,0.0912,0.0966666666666667
+"563",0.113466666666667,0.116333333333333,0.161066666666667,0.113933333333333,0.1622,0.144533333333333,0.0908,0.150866666666667,0.0971333333333333,0.0996666666666667,0.152933333333333,0.156866666666667,0.105333333333333,0.128866666666667,0.182466666666667,0.210466666666667,0.127133333333333,0.163733333333333,0.102466666666667,0.0974666666666667,0.1422,0.0902,0.0955333333333333
+"564",0.112,0.115,0.159866666666667,0.112533333333333,0.1612,0.142733333333333,0.0895333333333333,0.149733333333333,0.096,0.0984,0.151466666666667,0.1556,0.103933333333333,0.127533333333333,0.180933333333333,0.208933333333333,0.125533333333333,0.1626,0.101066666666667,0.0961333333333333,0.1412,0.0889333333333333,0.0942666666666667
+"565",0.1106,0.113266666666667,0.158066666666667,0.110933333333333,0.1598,0.140933333333333,0.0882666666666667,0.1484,0.0945333333333333,0.0970666666666666,0.149666666666667,0.154333333333333,0.102333333333333,0.1262,0.1796,0.207466666666667,0.123866666666667,0.1614,0.0996666666666667,0.0944,0.140333333333333,0.0878,0.0925333333333333
+"566",0.109,0.111866666666667,0.1564,0.109466666666667,0.1584,0.138866666666667,0.0870666666666666,0.147333333333333,0.0929333333333333,0.0956666666666667,0.148,0.1528,0.101,0.1246,0.178,0.206066666666667,0.122333333333333,0.159933333333333,0.0982,0.0930666666666667,0.139066666666667,0.0865333333333333,0.0910666666666667
+"567",0.107333333333333,0.109866666666667,0.154866666666667,0.107533333333333,0.156866666666667,0.136866666666667,0.0856666666666667,0.146133333333333,0.0911333333333333,0.0941333333333333,0.1464,0.151466666666667,0.0991333333333333,0.122933333333333,0.176266666666667,0.203933333333333,0.120533333333333,0.1586,0.0964,0.0912,0.137733333333333,0.0851333333333333,0.0897333333333333
+"568",0.105466666666667,0.1082,0.153,0.105666666666667,0.1554,0.134666666666667,0.0842,0.144733333333333,0.0897333333333333,0.0925333333333333,0.144333333333333,0.149733333333333,0.0977333333333334,0.1214,0.174533333333333,0.202133333333333,0.118733333333333,0.157333333333333,0.0948666666666667,0.0897333333333333,0.136733333333333,0.0838,0.0882
+"569",0.103533333333333,0.106133333333333,0.151333333333333,0.103733333333333,0.154133333333333,0.1324,0.0825333333333333,0.143533333333333,0.0878666666666667,0.0909333333333333,0.142466666666667,0.148066666666667,0.0958,0.119666666666667,0.1726,0.200266666666667,0.116733333333333,0.155733333333333,0.0932,0.0880666666666667,0.135733333333333,0.0823333333333333,0.0865333333333333
+"570",0.1016,0.104333333333333,0.149266666666667,0.101733333333333,0.152533333333333,0.130066666666667,0.0810666666666667,0.142333333333333,0.0863333333333333,0.0893333333333333,0.140466666666667,0.146533333333333,0.0939333333333333,0.117666666666667,0.1708,0.198266666666667,0.114733333333333,0.154133333333333,0.0914,0.0863333333333333,0.1344,0.0808666666666667,0.085
+"571",0.0995333333333333,0.102133333333333,0.1476,0.100066666666667,0.150933333333333,0.127733333333333,0.0796666666666666,0.140866666666667,0.0845333333333333,0.0876,0.138466666666667,0.144866666666667,0.0922,0.115666666666667,0.1688,0.196266666666667,0.112533333333333,0.152533333333333,0.0898,0.0846666666666667,0.133133333333333,0.0792666666666667,0.0834
+"572",0.0977333333333333,0.100133333333333,0.145666666666667,0.098,0.149333333333333,0.1252,0.0782,0.139666666666667,0.0828666666666667,0.0858,0.136466666666667,0.143333333333333,0.0904,0.113666666666667,0.1672,0.194266666666667,0.110533333333333,0.1512,0.0878666666666667,0.0829333333333333,0.131933333333333,0.078,0.0821333333333333
+"573",0.0961333333333333,0.0985333333333333,0.143933333333333,0.0961333333333333,0.147733333333333,0.122866666666667,0.077,0.1384,0.0813333333333333,0.0843333333333333,0.1344,0.141533333333333,0.0888,0.1118,0.1654,0.192333333333333,0.108733333333333,0.149733333333333,0.0862,0.0812,0.1308,0.0766,0.0809333333333333
+"574",0.0943333333333333,0.0968666666666667,0.142133333333333,0.0946,0.146466666666667,0.1208,0.0754666666666667,0.1374,0.0797333333333333,0.083,0.1326,0.140266666666667,0.0872,0.109866666666667,0.163466666666667,0.190466666666667,0.106733333333333,0.1482,0.0846,0.0798666666666667,0.129866666666667,0.0754,0.0796
+"575",0.0924666666666667,0.0951333333333333,0.1406,0.0930666666666667,0.145,0.118933333333333,0.0743333333333333,0.136266666666667,0.0784666666666667,0.0816666666666667,0.1308,0.138866666666667,0.0856666666666666,0.108,0.162133333333333,0.188866666666667,0.104733333333333,0.147,0.0832,0.0783333333333333,0.129,0.0742,0.0782
+"576",0.0909333333333333,0.0936666666666667,0.139,0.0915333333333333,0.143933333333333,0.116866666666667,0.0730666666666666,0.135133333333333,0.0772666666666667,0.0802666666666667,0.129133333333333,0.137666666666667,0.0842666666666667,0.106533333333333,0.160466666666667,0.187066666666667,0.103266666666667,0.145866666666667,0.0816666666666667,0.0770666666666667,0.127733333333333,0.073,0.0768666666666667
+"577",0.0895333333333333,0.0918,0.1378,0.0902666666666667,0.1428,0.114733333333333,0.0719333333333333,0.134066666666667,0.0760666666666667,0.0790666666666667,0.127733333333333,0.136666666666667,0.083,0.105,0.158933333333333,0.185466666666667,0.101466666666667,0.144933333333333,0.0803333333333333,0.0758666666666667,0.127,0.0718666666666667,0.0760666666666667
+"578",0.0880666666666667,0.0904666666666667,0.136466666666667,0.0888666666666667,0.1418,0.113266666666667,0.0710666666666667,0.133333333333333,0.0747333333333333,0.0778666666666667,0.126133333333333,0.135133333333333,0.0818666666666667,0.103333333333333,0.1576,0.183866666666667,0.100266666666667,0.143733333333333,0.079,0.075,0.126266666666667,0.0710666666666667,0.075
+"579",0.0866666666666667,0.089,0.135333333333333,0.0876,0.141066666666667,0.111533333333333,0.0701333333333333,0.132533333333333,0.0736,0.0767333333333333,0.124666666666667,0.134133333333333,0.0806666666666667,0.101933333333333,0.156266666666667,0.182466666666667,0.0988666666666667,0.143,0.0780666666666667,0.074,0.1256,0.0702666666666667,0.0740666666666667
+"580",0.0856,0.0877333333333333,0.134333333333333,0.0864,0.14,0.109933333333333,0.0691333333333333,0.131733333333333,0.0728,0.0756666666666667,0.1234,0.133466666666667,0.0796,0.100933333333333,0.155066666666667,0.1812,0.0978,0.142133333333333,0.0770666666666667,0.0729333333333333,0.124733333333333,0.0692,0.073
+"581",0.0844,0.0866,0.133,0.0850666666666667,0.139133333333333,0.108666666666667,0.0684666666666667,0.131066666666667,0.0720666666666667,0.0748,0.122266666666667,0.132666666666667,0.0784666666666667,0.0998,0.153933333333333,0.180066666666667,0.0966666666666667,0.141266666666667,0.0760666666666667,0.0720666666666667,0.124266666666667,0.0686666666666667,0.0722666666666667
+"582",0.0834,0.0853333333333333,0.132066666666667,0.0840666666666667,0.138066666666667,0.107266666666667,0.0675333333333333,0.130533333333333,0.0712666666666666,0.0738666666666667,0.121066666666667,0.131933333333333,0.0775333333333333,0.0988,0.152866666666667,0.178866666666667,0.0954666666666667,0.140333333333333,0.0752666666666667,0.0714666666666667,0.123733333333333,0.0678666666666667,0.0716666666666667
+"583",0.0826,0.0845333333333333,0.1312,0.0832666666666667,0.1374,0.106,0.0670666666666667,0.129933333333333,0.0704666666666667,0.0731333333333333,0.120133333333333,0.130866666666667,0.0768,0.0977333333333334,0.151866666666667,0.1778,0.0945333333333333,0.1398,0.0743333333333333,0.0706666666666667,0.123066666666667,0.0670666666666666,0.0709333333333333
+"584",0.0817333333333333,0.0835333333333333,0.130266666666667,0.0823333333333333,0.136533333333333,0.104733333333333,0.0662,0.1292,0.0698,0.0724,0.119066666666667,0.1302,0.0759333333333333,0.0966,0.150933333333333,0.176666666666667,0.0935333333333333,0.138866666666667,0.0735333333333333,0.0700666666666667,0.122666666666667,0.0666,0.0702666666666667
+"585",0.0809333333333333,0.0826,0.129466666666667,0.0818,0.1362,0.103533333333333,0.0657333333333333,0.1288,0.069,0.0718,0.118133333333333,0.1298,0.0750666666666667,0.0959333333333333,0.149866666666667,0.175733333333333,0.0926666666666667,0.138333333333333,0.0727333333333333,0.0695333333333333,0.121866666666667,0.066,0.0695333333333333
+"586",0.0800666666666667,0.0819333333333333,0.129066666666667,0.0810666666666667,0.135266666666667,0.102533333333333,0.0652666666666667,0.128133333333333,0.0684,0.0709333333333333,0.1174,0.129066666666667,0.0744,0.0950666666666667,0.148933333333333,0.174866666666667,0.0918666666666667,0.137933333333333,0.0718666666666667,0.0689333333333333,0.1216,0.0654666666666667,0.0692
+"587",0.0792,0.0812,0.1284,0.0801333333333333,0.1348,0.101866666666667,0.0648666666666667,0.1278,0.0679333333333333,0.0701333333333333,0.116733333333333,0.1284,0.0738,0.0944666666666667,0.148333333333333,0.174,0.0913333333333333,0.137266666666667,0.0712,0.0686,0.121333333333333,0.065,0.0686
+"588",0.0786,0.0803333333333333,0.127533333333333,0.0795333333333333,0.134066666666667,0.101133333333333,0.0642666666666667,0.127333333333333,0.0672666666666667,0.0696,0.1158,0.128133333333333,0.0731333333333333,0.0938666666666667,0.147733333333333,0.1734,0.0909333333333333,0.136866666666667,0.0704666666666667,0.068,0.121,0.0646,0.0682
+"589",0.078,0.0798,0.126933333333333,0.079,0.133666666666667,0.100133333333333,0.0640666666666667,0.127066666666667,0.0668,0.069,0.115133333333333,0.1276,0.0724,0.0931333333333333,0.147,0.172533333333333,0.0900666666666667,0.136333333333333,0.0698666666666667,0.0677333333333333,0.1206,0.064,0.0676666666666667
+"590",0.0776,0.0788666666666667,0.126666666666667,0.0783333333333333,0.1334,0.0991333333333333,0.0636,0.126666666666667,0.0665333333333334,0.0685333333333333,0.1144,0.127066666666667,0.072,0.0926,0.146266666666667,0.171866666666667,0.0895333333333333,0.135933333333333,0.0694,0.0672666666666667,0.1202,0.0638,0.0674
+"591",0.0771333333333333,0.0785333333333333,0.125933333333333,0.0779333333333333,0.1328,0.0989333333333333,0.0632666666666667,0.1262,0.0661333333333333,0.0682,0.114066666666667,0.126733333333333,0.0715333333333334,0.0920666666666667,0.1458,0.1712,0.089,0.135533333333333,0.0689333333333333,0.0666666666666667,0.12,0.0634666666666667,0.067
+"592",0.0766666666666666,0.0781333333333333,0.1254,0.0775333333333333,0.132266666666667,0.0980666666666667,0.0628666666666667,0.126066666666667,0.066,0.0676666666666667,0.1134,0.126466666666667,0.0710666666666667,0.0914666666666666,0.1452,0.1706,0.0884,0.135066666666667,0.0684,0.0664,0.119866666666667,0.0630666666666667,0.0665333333333333
+"593",0.0760666666666667,0.0779333333333333,0.125066666666667,0.0771333333333333,0.131933333333333,0.0972666666666667,0.0626,0.125666666666667,0.0654666666666667,0.0673333333333333,0.112866666666667,0.126066666666667,0.0706666666666667,0.0909333333333333,0.1448,0.170266666666667,0.0878666666666667,0.1348,0.0682666666666667,0.0660666666666667,0.1198,0.0625333333333333,0.0662
+"594",0.0756,0.0774,0.1246,0.0766666666666667,0.131866666666667,0.0968666666666666,0.0623333333333333,0.125533333333333,0.0648666666666667,0.0673333333333333,0.112533333333333,0.125733333333333,0.0704666666666666,0.0908,0.1442,0.1698,0.0871333333333333,0.1348,0.0678,0.0655333333333333,0.119466666666667,0.0624,0.0659333333333333
+"595",0.0754,0.0771333333333333,0.124333333333333,0.0762666666666667,0.131533333333333,0.0965333333333333,0.0619333333333333,0.1254,0.0644666666666667,0.0670666666666667,0.112,0.125666666666667,0.0702666666666667,0.0904,0.144066666666667,0.1694,0.0868666666666667,0.1346,0.0675333333333333,0.0652,0.1192,0.0622,0.0656666666666667
+"596",0.0752666666666667,0.0768,0.124266666666667,0.0759333333333333,0.131266666666667,0.096,0.0617333333333333,0.125,0.0642,0.0668666666666667,0.1116,0.1254,0.07,0.0900666666666667,0.143866666666667,0.169,0.0865333333333333,0.134466666666667,0.0674,0.0648666666666667,0.118866666666667,0.062,0.0655333333333333
+"597",0.0748,0.0766,0.123666666666667,0.0758,0.130933333333333,0.0956666666666667,0.0616,0.125,0.0640666666666667,0.0664666666666667,0.111266666666667,0.125066666666667,0.0698,0.0896666666666666,0.143666666666667,0.168666666666667,0.086,0.134133333333333,0.0672,0.0643333333333333,0.118666666666667,0.0616666666666667,0.0654
+"598",0.0747333333333333,0.0765333333333333,0.1234,0.0756666666666667,0.130866666666667,0.0951333333333333,0.0616,0.1248,0.064,0.0664,0.1108,0.124666666666667,0.0694666666666667,0.0892,0.143133333333333,0.1682,0.0856,0.133933333333333,0.0668666666666667,0.0642666666666667,0.118666666666667,0.0616,0.065
+"599",0.0742,0.0762,0.123066666666667,0.0752666666666667,0.130866666666667,0.0946666666666667,0.0613333333333333,0.124466666666667,0.0638666666666667,0.0660666666666667,0.110266666666667,0.1246,0.0692,0.0889333333333333,0.142733333333333,0.168066666666667,0.0854,0.133666666666667,0.0666,0.0639333333333333,0.1186,0.0614,0.0648666666666667
+"600",0.0738,0.0756666666666666,0.122733333333333,0.0746666666666667,0.1306,0.094,0.061,0.124266666666667,0.0633333333333333,0.0659333333333333,0.1098,0.1244,0.069,0.0884666666666667,0.1424,0.167333333333333,0.085,0.133533333333333,0.0665333333333333,0.0633333333333333,0.118466666666667,0.0609333333333333,0.0648
+"601",0.0736,0.0754,0.1224,0.0744,0.130333333333333,0.0934666666666667,0.0606666666666667,0.124066666666667,0.063,0.0657333333333333,0.109333333333333,0.124,0.0684,0.0880666666666667,0.141933333333333,0.167,0.0845333333333333,0.133066666666667,0.0663333333333333,0.0631333333333333,0.117933333333333,0.0608666666666667,0.0646
+"602",0.0733333333333333,0.0748666666666667,0.121933333333333,0.0742,0.130066666666667,0.093,0.0603333333333333,0.123533333333333,0.0626,0.0653333333333333,0.108933333333333,0.1234,0.0680666666666667,0.0874,0.141533333333333,0.166466666666667,0.0838666666666667,0.1328,0.0658,0.0626,0.1178,0.0605333333333333,0.0641333333333333
+"603",0.0726,0.0744666666666667,0.1214,0.0736666666666667,0.129466666666667,0.0920666666666667,0.06,0.123266666666667,0.0620666666666667,0.065,0.108333333333333,0.123066666666667,0.0674666666666667,0.0868666666666667,0.1412,0.165933333333333,0.0832666666666667,0.132533333333333,0.0650666666666667,0.0623333333333333,0.117666666666667,0.0602,0.0639333333333333
+"604",0.0723333333333333,0.0742,0.120733333333333,0.0732,0.129,0.0914666666666666,0.0596666666666667,0.1232,0.0616666666666667,0.0646,0.107733333333333,0.1226,0.0671333333333333,0.0861333333333333,0.1404,0.1652,0.0826666666666667,0.132266666666667,0.0648,0.0618666666666667,0.1172,0.0597333333333333,0.0635333333333333
+"605",0.0714666666666667,0.0734,0.120266666666667,0.0726,0.128666666666667,0.0905333333333333,0.0592,0.122533333333333,0.0614666666666667,0.0640666666666667,0.107066666666667,0.1222,0.0665333333333333,0.0854,0.139866666666667,0.1644,0.0819333333333333,0.131733333333333,0.0641333333333333,0.0614666666666667,0.117,0.0594666666666667,0.0630666666666667
+"606",0.0708,0.0724,0.1196,0.0721333333333333,0.128,0.0894666666666667,0.0585333333333333,0.1222,0.0606,0.0634666666666667,0.1064,0.121733333333333,0.0658666666666667,0.0846,0.139133333333333,0.163533333333333,0.0812,0.131266666666667,0.0636666666666667,0.061,0.116666666666667,0.059,0.0628666666666667
+"607",0.0700666666666667,0.0715333333333333,0.118933333333333,0.0712666666666667,0.1274,0.0883333333333333,0.0582,0.121866666666667,0.06,0.0627333333333333,0.1056,0.121333333333333,0.0652,0.0836,0.138333333333333,0.1626,0.0801333333333333,0.130666666666667,0.0628666666666667,0.0605333333333333,0.116133333333333,0.0585333333333333,0.0622666666666667
+"608",0.0691333333333333,0.0706666666666667,0.118133333333333,0.0704,0.126733333333333,0.0873333333333333,0.0576666666666667,0.1214,0.0595333333333333,0.0620666666666667,0.1046,0.120466666666667,0.0644,0.0826,0.137466666666667,0.161666666666667,0.0792,0.130133333333333,0.0622,0.0600666666666667,0.116,0.0582,0.0618
+"609",0.0682,0.0698,0.117466666666667,0.0696666666666667,0.125933333333333,0.0863333333333333,0.0571333333333333,0.120866666666667,0.059,0.0614666666666667,0.1038,0.1198,0.0637333333333334,0.0816,0.1366,0.1608,0.0785333333333333,0.1294,0.0614,0.0593333333333333,0.115666666666667,0.0573333333333333,0.0616
+"610",0.0672,0.0688666666666667,0.1166,0.0686666666666667,0.125266666666667,0.0853333333333333,0.0567333333333333,0.120333333333333,0.0584666666666667,0.0606,0.1026,0.119266666666667,0.0628666666666667,0.0806,0.135866666666667,0.159733333333333,0.0775333333333333,0.128866666666667,0.0607333333333333,0.0588666666666667,0.1152,0.0568666666666667,0.0608666666666667
+"611",0.0662,0.0676,0.1156,0.0678666666666667,0.1246,0.0842,0.0561333333333333,0.12,0.0578666666666667,0.0600666666666667,0.101533333333333,0.1188,0.0620666666666667,0.0796,0.135,0.158733333333333,0.0765333333333333,0.1282,0.0598,0.0583333333333333,0.114733333333333,0.0562666666666667,0.0602666666666667
+"612",0.0656,0.0668,0.1148,0.0668666666666667,0.123733333333333,0.0828,0.0555333333333333,0.119533333333333,0.0572666666666667,0.0595333333333333,0.100733333333333,0.118,0.0614,0.0784666666666667,0.134066666666667,0.157733333333333,0.0755333333333333,0.127733333333333,0.0590666666666667,0.0576,0.1144,0.0559333333333333,0.0596
+"613",0.0648,0.0661333333333333,0.114066666666667,0.0662,0.123133333333333,0.0814666666666666,0.0548,0.119133333333333,0.0566,0.0587333333333333,0.0998666666666667,0.117866666666667,0.0608666666666667,0.0773333333333333,0.133066666666667,0.1566,0.0746,0.127266666666667,0.0582,0.0572,0.114066666666667,0.0552666666666667,0.0594666666666667
+"614",0.0638666666666667,0.0651333333333333,0.113266666666667,0.0652666666666667,0.122533333333333,0.0803333333333333,0.0544666666666667,0.118666666666667,0.056,0.0582,0.0986,0.117,0.06,0.0762666666666666,0.132266666666667,0.1556,0.0736,0.1266,0.0576,0.0565333333333334,0.113666666666667,0.0546,0.0590666666666667
+"615",0.0630666666666667,0.0642666666666667,0.1128,0.0643333333333333,0.121866666666667,0.0794,0.0538,0.118333333333333,0.0554666666666667,0.0574666666666667,0.0978,0.116333333333333,0.0592666666666667,0.0753333333333333,0.131533333333333,0.154533333333333,0.0727333333333333,0.1262,0.057,0.0561333333333333,0.1132,0.0542,0.0585333333333333
+"616",0.0624666666666667,0.0635333333333333,0.112,0.0636666666666667,0.121333333333333,0.0783333333333333,0.0531333333333333,0.117733333333333,0.0549333333333334,0.0568666666666667,0.097,0.116,0.0587333333333333,0.0744666666666667,0.130733333333333,0.153666666666667,0.0717333333333333,0.1256,0.0565333333333333,0.0554666666666667,0.113066666666667,0.0538666666666667,0.0579333333333333
+"617",0.0617333333333333,0.0628,0.111533333333333,0.0630666666666667,0.1206,0.0772,0.0529333333333333,0.117466666666667,0.0543333333333333,0.0564666666666667,0.0962,0.1154,0.0579333333333334,0.0736666666666667,0.13,0.1528,0.071,0.1254,0.0558,0.0551333333333333,0.112666666666667,0.0533333333333334,0.0576666666666667
+"618",0.061,0.0622,0.110933333333333,0.0624,0.120133333333333,0.0764,0.0524666666666667,0.117066666666667,0.0538666666666667,0.0559333333333333,0.0953333333333333,0.114933333333333,0.0576,0.0728666666666667,0.129466666666667,0.151933333333333,0.0704666666666666,0.124866666666667,0.0553333333333334,0.0544666666666667,0.112266666666667,0.0528,0.0574666666666667
+"619",0.0606,0.0613333333333333,0.1102,0.0618666666666667,0.119933333333333,0.0756666666666666,0.0523333333333333,0.1166,0.0536,0.0553333333333333,0.0945333333333333,0.114733333333333,0.0572666666666667,0.0721333333333334,0.128733333333333,0.1512,0.0698,0.1246,0.0547333333333333,0.0541333333333334,0.112,0.0526,0.057
+"620",0.0600666666666667,0.0609333333333333,0.1098,0.0612666666666667,0.119533333333333,0.0747333333333333,0.0519333333333333,0.116533333333333,0.0532666666666667,0.0552666666666667,0.0942,0.1142,0.0566,0.0716,0.128333333333333,0.150533333333333,0.0691333333333333,0.124266666666667,0.0544666666666667,0.0540666666666667,0.111666666666667,0.0524,0.0568666666666667
+"621",0.0595333333333333,0.0604,0.109333333333333,0.0608,0.1192,0.0742,0.0514666666666667,0.1162,0.0530666666666667,0.0548,0.0936,0.113933333333333,0.0561333333333333,0.0710666666666667,0.127666666666667,0.150066666666667,0.0686,0.124066666666667,0.0539333333333333,0.0535333333333333,0.111533333333333,0.0520666666666667,0.0566666666666667
+"622",0.0590666666666667,0.0600666666666667,0.108866666666667,0.0604,0.118733333333333,0.0737333333333333,0.0513333333333333,0.116133333333333,0.0526,0.0546666666666667,0.093,0.113733333333333,0.056,0.0705333333333333,0.127466666666667,0.149333333333333,0.0682,0.123733333333333,0.0536666666666667,0.0533333333333333,0.111466666666667,0.0516666666666667,0.0564
+"623",0.0588,0.0598666666666667,0.108666666666667,0.0602,0.118533333333333,0.0732,0.0513333333333333,0.116,0.0522666666666667,0.0542,0.0927333333333333,0.1134,0.0556,0.0700666666666667,0.126933333333333,0.149066666666667,0.0679333333333333,0.123466666666667,0.0534666666666667,0.0532666666666667,0.111266666666667,0.0515333333333333,0.0562
+"624",0.0586666666666667,0.0594,0.108333333333333,0.0598666666666667,0.118266666666667,0.0727333333333333,0.0511333333333333,0.115733333333333,0.0521333333333334,0.0541333333333333,0.0922,0.113133333333333,0.0553333333333333,0.0698666666666667,0.126733333333333,0.148733333333333,0.0678666666666667,0.123266666666667,0.0532,0.053,0.1112,0.0514666666666667,0.0561333333333333
+"625",0.0586,0.0592,0.108066666666667,0.0598,0.118066666666667,0.0725333333333333,0.0509333333333334,0.115666666666667,0.0520666666666667,0.0539333333333333,0.092,0.113266666666667,0.0552666666666667,0.0694,0.126533333333333,0.148333333333333,0.0672666666666667,0.123266666666667,0.053,0.053,0.111066666666667,0.0514,0.056
+"626",0.0584,0.059,0.107933333333333,0.0596666666666667,0.118,0.0724666666666667,0.0508,0.1156,0.0520666666666667,0.0536,0.0918666666666666,0.113066666666667,0.0552,0.0692,0.126466666666667,0.148266666666667,0.0671333333333333,0.123133333333333,0.0528666666666667,0.0528,0.111,0.0512666666666667,0.0558
+"627",0.0580666666666667,0.0589333333333333,0.107866666666667,0.0596,0.118066666666667,0.0720666666666667,0.0507333333333333,0.1154,0.0517333333333333,0.0535333333333333,0.0916666666666666,0.113,0.0550666666666667,0.069,0.126133333333333,0.148133333333333,0.0670666666666667,0.122866666666667,0.0526666666666667,0.0526666666666667,0.1108,0.0512666666666667,0.0556666666666667
+"628",0.0578666666666667,0.0586666666666667,0.1078,0.0594666666666667,0.118133333333333,0.0720666666666667,0.0506,0.115333333333333,0.0517333333333333,0.0534,0.0914666666666667,0.113066666666667,0.0548666666666667,0.0692666666666667,0.126066666666667,0.147933333333333,0.067,0.122866666666667,0.0524,0.0524666666666667,0.110866666666667,0.0510666666666667,0.0555333333333333
+"629",0.0578666666666667,0.0586,0.107733333333333,0.0593333333333333,0.118,0.0716666666666667,0.0506,0.115266666666667,0.0517333333333333,0.0533333333333333,0.0913333333333333,0.112933333333333,0.0548666666666667,0.0691333333333333,0.125933333333333,0.147733333333333,0.0669333333333333,0.122866666666667,0.0523333333333333,0.0524,0.110933333333333,0.051,0.0555333333333333
+"630",0.0577333333333333,0.0588,0.107466666666667,0.0593333333333333,0.117933333333333,0.0716,0.0506,0.115266666666667,0.0516,0.0532,0.0912666666666666,0.1126,0.0547333333333333,0.0687333333333333,0.125866666666667,0.147533333333333,0.0668,0.1228,0.0522666666666667,0.0523333333333333,0.1108,0.0509333333333333,0.0555333333333333
+"631",0.0576666666666667,0.0586666666666667,0.107466666666667,0.0592666666666667,0.117933333333333,0.0715333333333333,0.0506,0.115266666666667,0.0514666666666667,0.0532666666666667,0.091,0.112533333333333,0.0546,0.0686666666666667,0.125866666666667,0.1474,0.0666,0.122733333333333,0.0523333333333333,0.0522666666666667,0.110733333333333,0.0508666666666667,0.0555333333333333
+"632",0.0576666666666667,0.0586,0.107533333333333,0.0590666666666667,0.117866666666667,0.0713333333333333,0.0504,0.1152,0.0514,0.0533333333333333,0.091,0.112533333333333,0.0545333333333333,0.0684,0.1258,0.147266666666667,0.0665333333333333,0.122533333333333,0.0522,0.0522666666666667,0.110533333333333,0.0508,0.0554666666666667
+"633",0.0575333333333333,0.0582666666666667,0.1072,0.0592,0.1176,0.0710666666666666,0.0503333333333333,0.115133333333333,0.0513333333333333,0.0532,0.0907333333333333,0.112466666666667,0.0542666666666667,0.0684666666666667,0.125666666666667,0.147,0.0660666666666667,0.122333333333333,0.0520666666666667,0.0522,0.110533333333333,0.0506666666666667,0.0554666666666667
+"634",0.0574666666666667,0.058,0.1072,0.0591333333333334,0.117333333333333,0.0707333333333333,0.0502,0.115,0.051,0.0528666666666667,0.0902666666666667,0.112333333333333,0.0542,0.0681333333333333,0.125133333333333,0.1468,0.0658666666666667,0.122266666666667,0.052,0.0520666666666667,0.110333333333333,0.0504666666666667,0.0551333333333334
+"635",0.057,0.0577333333333333,0.107066666666667,0.0584666666666667,0.117,0.0702666666666666,0.0500666666666667,0.1146,0.0509333333333334,0.0525333333333333,0.0896,0.112066666666667,0.054,0.0676666666666667,0.124666666666667,0.146133333333333,0.0658,0.122066666666667,0.0515333333333333,0.0518666666666667,0.110266666666667,0.0503333333333333,0.0547333333333333
+"636",0.0566,0.0573333333333333,0.106333333333333,0.0582,0.116733333333333,0.0695333333333333,0.0496666666666667,0.114466666666667,0.0507333333333333,0.0524,0.0889333333333333,0.111866666666667,0.0536666666666667,0.0674666666666667,0.124133333333333,0.1456,0.0653333333333333,0.121933333333333,0.0513333333333333,0.0516,0.110266666666667,0.0502,0.0546
+"637",0.0561333333333333,0.0567333333333333,0.105933333333333,0.0577333333333333,0.116466666666667,0.0687333333333333,0.0495333333333333,0.1142,0.0502666666666667,0.052,0.0882,0.1116,0.0531333333333334,0.0668,0.123733333333333,0.144866666666667,0.0647333333333333,0.121666666666667,0.051,0.0512666666666667,0.110066666666667,0.05,0.0542666666666667
+"638",0.0557333333333333,0.0564,0.105266666666667,0.0572666666666667,0.115866666666667,0.0679333333333333,0.0493333333333333,0.114066666666667,0.0498,0.0515333333333333,0.0875333333333333,0.111266666666667,0.0528,0.0662666666666667,0.123133333333333,0.144,0.0638666666666667,0.1212,0.0504666666666667,0.0509333333333334,0.1096,0.0494666666666667,0.0540666666666667
+"639",0.0551333333333333,0.0556,0.104866666666667,0.0564666666666667,0.115466666666667,0.0669333333333333,0.0488,0.113666666666667,0.0496666666666667,0.0511333333333333,0.0866,0.110933333333333,0.0521333333333334,0.0654,0.122266666666667,0.143133333333333,0.0634,0.120866666666667,0.05,0.0506,0.109333333333333,0.0490666666666667,0.0538666666666667
+"640",0.0544666666666667,0.055,0.104266666666667,0.0559333333333333,0.114933333333333,0.0658666666666667,0.0483333333333333,0.113266666666667,0.0491333333333333,0.0508666666666667,0.0854,0.1106,0.0515333333333333,0.0644,0.121466666666667,0.141866666666667,0.0626666666666667,0.120466666666667,0.0495333333333333,0.0501333333333333,0.108866666666667,0.0487333333333333,0.0532666666666667
+"641",0.0538,0.0544666666666667,0.103733333333333,0.0552,0.114466666666667,0.0649333333333333,0.048,0.112733333333333,0.0486,0.0500666666666667,0.0843333333333333,0.11,0.0510666666666667,0.0635333333333333,0.120733333333333,0.140866666666667,0.0619333333333333,0.120066666666667,0.0488,0.0497333333333333,0.1086,0.0481333333333333,0.0530666666666667
+"642",0.0530666666666667,0.0536,0.103,0.0544,0.114066666666667,0.0637333333333333,0.0476666666666667,0.112333333333333,0.0484,0.0496666666666667,0.0832666666666666,0.1098,0.0505333333333333,0.0625333333333333,0.1198,0.14,0.061,0.1196,0.0484666666666667,0.0492666666666667,0.108333333333333,0.0478,0.0526666666666667
+"643",0.0522,0.053,0.102333333333333,0.0534666666666667,0.113266666666667,0.0624666666666667,0.0470666666666667,0.1122,0.0476666666666667,0.049,0.0818666666666667,0.109333333333333,0.0496666666666667,0.0620666666666667,0.118866666666667,0.138733333333333,0.06,0.1192,0.0476,0.0489333333333333,0.108,0.0473333333333333,0.0525333333333333
+"644",0.0517333333333333,0.0523333333333333,0.101733333333333,0.053,0.112866666666667,0.0612,0.0466666666666667,0.1118,0.0472666666666667,0.0487333333333333,0.0808666666666667,0.108733333333333,0.0489333333333333,0.061,0.117933333333333,0.1374,0.0591333333333333,0.1186,0.0472666666666667,0.0485333333333333,0.1076,0.0469333333333333,0.0521333333333334
+"645",0.0509333333333333,0.0512666666666667,0.1008,0.0521333333333333,0.1124,0.0598666666666667,0.0463333333333333,0.111333333333333,0.0468666666666667,0.0482666666666667,0.0796666666666667,0.108333333333333,0.0484,0.0598666666666667,0.117133333333333,0.136333333333333,0.0584,0.118466666666667,0.0466666666666667,0.0482,0.107333333333333,0.0463333333333333,0.0516666666666667
+"646",0.0504666666666667,0.0507333333333333,0.1002,0.0514,0.111866666666667,0.0588666666666667,0.0459333333333333,0.111,0.0464,0.0474666666666667,0.0784666666666667,0.108133333333333,0.0478666666666667,0.059,0.116466666666667,0.135266666666667,0.0574,0.118066666666667,0.0457333333333333,0.0476,0.107133333333333,0.0461333333333333,0.0516
+"647",0.0496,0.0499333333333333,0.0995333333333333,0.0506,0.111266666666667,0.058,0.0455333333333333,0.110666666666667,0.0461333333333333,0.0469333333333333,0.0774666666666667,0.107733333333333,0.0472666666666667,0.0582,0.115733333333333,0.134266666666667,0.0567333333333333,0.117666666666667,0.0452666666666667,0.0474,0.107,0.0458666666666667,0.0513333333333333
+"648",0.0491333333333333,0.0493333333333333,0.0990666666666667,0.0501333333333333,0.110666666666667,0.0569333333333333,0.0452,0.110333333333333,0.0457333333333333,0.0465333333333333,0.0764666666666667,0.1072,0.0468666666666667,0.0572666666666667,0.115,0.1334,0.0560666666666667,0.117333333333333,0.0451333333333333,0.0470666666666667,0.106533333333333,0.0454666666666667,0.0509333333333334
+"649",0.0485333333333333,0.0486666666666667,0.0986666666666667,0.0495333333333333,0.110333333333333,0.0562666666666667,0.0449333333333333,0.1102,0.0456,0.0462666666666667,0.0757333333333333,0.107133333333333,0.0464666666666667,0.0565333333333333,0.114466666666667,0.132533333333333,0.0554,0.117,0.0445333333333333,0.0468,0.1066,0.045,0.0509333333333334
+"650",0.0482,0.0482,0.0983333333333333,0.049,0.109933333333333,0.0556,0.0446666666666667,0.11,0.0452666666666667,0.046,0.0749333333333333,0.1068,0.0461333333333333,0.0562,0.114066666666667,0.131733333333333,0.0547333333333333,0.1168,0.0441333333333333,0.0466,0.106533333333333,0.0449333333333333,0.0508666666666667
+"651",0.0478,0.0478666666666667,0.0980666666666667,0.0488,0.109666666666667,0.0549333333333333,0.0443333333333333,0.109866666666667,0.045,0.0458,0.0745333333333333,0.106533333333333,0.0458,0.0554,0.113733333333333,0.131133333333333,0.0542,0.1164,0.0438,0.0463333333333333,0.106266666666667,0.0447333333333333,0.0508
+"652",0.0475333333333333,0.0474666666666667,0.0977333333333333,0.0484,0.109333333333333,0.0544,0.0443333333333333,0.109666666666667,0.0448,0.0454666666666667,0.0737333333333333,0.106333333333333,0.0456,0.055,0.113266666666667,0.130733333333333,0.0537333333333333,0.116333333333333,0.0438,0.0460666666666667,0.106133333333333,0.0446,0.0504666666666667
+"653",0.0471333333333333,0.0471333333333333,0.0972666666666667,0.0478666666666667,0.109066666666667,0.0538,0.0443333333333333,0.109466666666667,0.0446,0.0453333333333333,0.0735333333333333,0.106,0.0450666666666667,0.0544,0.1128,0.1302,0.0534,0.116066666666667,0.0435333333333333,0.046,0.106133333333333,0.0444,0.0504
+"654",0.0466666666666667,0.0467333333333333,0.0969333333333333,0.0477333333333333,0.108866666666667,0.0532,0.0437333333333333,0.1094,0.0444666666666667,0.0452,0.0729333333333333,0.1058,0.0448666666666667,0.0539333333333333,0.112466666666667,0.129733333333333,0.0531333333333334,0.115866666666667,0.043,0.0459333333333333,0.106066666666667,0.0444,0.0502666666666667
+"655",0.0464666666666667,0.0462666666666667,0.0967333333333333,0.0474,0.1086,0.0524,0.0436,0.1094,0.0440666666666667,0.0447333333333333,0.0724,0.105533333333333,0.0448,0.0534,0.112266666666667,0.129133333333333,0.0526666666666667,0.1158,0.0428,0.0457333333333333,0.106,0.0438,0.0501333333333333
+"656",0.0458666666666667,0.0458666666666667,0.0963333333333333,0.0469333333333333,0.108266666666667,0.0521333333333333,0.0433333333333333,0.109266666666667,0.0438,0.0444,0.0717333333333333,0.1054,0.0443333333333333,0.0526,0.111733333333333,0.1284,0.0520666666666667,0.115533333333333,0.0428,0.0456,0.106066666666667,0.0438666666666667,0.0500666666666667
+"657",0.0456666666666667,0.0452666666666667,0.096,0.0466,0.107933333333333,0.0515333333333333,0.0432666666666667,0.109133333333333,0.0436,0.0442,0.0710666666666667,0.1052,0.0438666666666667,0.0521333333333334,0.1114,0.1278,0.0513333333333333,0.1154,0.0422666666666667,0.0452,0.105933333333333,0.0438,0.0501333333333333
+"658",0.0454,0.0447333333333333,0.0957333333333333,0.0462666666666667,0.107466666666667,0.0508,0.043,0.109,0.0434,0.0438,0.0702666666666667,0.105,0.0437333333333333,0.0514666666666667,0.110866666666667,0.126933333333333,0.0507333333333333,0.115133333333333,0.0419333333333333,0.0449333333333333,0.105733333333333,0.0436,0.0501333333333333
+"659",0.0447333333333333,0.0443333333333333,0.0953333333333333,0.0458666666666667,0.107333333333333,0.05,0.0428,0.108466666666667,0.0431333333333333,0.0436,0.0696666666666667,0.104866666666667,0.0434666666666667,0.0508,0.110466666666667,0.126133333333333,0.0503333333333333,0.1146,0.0414666666666667,0.0449333333333333,0.1056,0.0433333333333333,0.0497333333333333
+"660",0.0443333333333333,0.0436,0.0948666666666667,0.0454,0.107066666666667,0.0492666666666667,0.0423333333333333,0.1084,0.0429333333333333,0.0432,0.0687333333333333,0.1044,0.0430666666666667,0.0500666666666667,0.109933333333333,0.125466666666667,0.0496666666666667,0.114466666666667,0.0412,0.0447333333333333,0.105333333333333,0.0431333333333333,0.0496
+"661",0.0437333333333333,0.0432666666666667,0.0945333333333333,0.0451333333333333,0.1068,0.0486,0.0423333333333333,0.108333333333333,0.0428,0.0428666666666667,0.0679333333333333,0.104266666666667,0.0427333333333333,0.0494666666666667,0.1096,0.124666666666667,0.0492,0.114333333333333,0.0408666666666667,0.0446,0.105266666666667,0.0428666666666667,0.0497333333333333
+"662",0.0433333333333333,0.0427333333333333,0.0942666666666667,0.0447333333333333,0.106466666666667,0.0480666666666667,0.042,0.108133333333333,0.0426,0.0427333333333333,0.0672,0.103866666666667,0.0424666666666667,0.0489333333333333,0.109,0.123866666666667,0.0486,0.114133333333333,0.0406,0.0443333333333333,0.105266666666667,0.0426666666666667,0.0498666666666667
+"663",0.0430666666666667,0.0424,0.0938,0.0444,0.1062,0.0474666666666667,0.0419333333333333,0.108133333333333,0.0421333333333333,0.0423333333333333,0.0662666666666667,0.103866666666667,0.0420666666666667,0.0484,0.108666666666667,0.1232,0.0479333333333333,0.113866666666667,0.0403333333333333,0.0442,0.105266666666667,0.0425333333333333,0.0498
+"664",0.0428,0.0420666666666667,0.0935333333333333,0.0438,0.106066666666667,0.0468,0.0416,0.107933333333333,0.0420666666666667,0.0422666666666667,0.0654,0.103866666666667,0.0419333333333333,0.0478,0.108466666666667,0.122666666666667,0.0477333333333333,0.113866666666667,0.04,0.0441333333333333,0.105133333333333,0.0423333333333333,0.0496666666666667
+"665",0.0425333333333333,0.0417333333333333,0.0934,0.0438,0.105933333333333,0.0464666666666667,0.0418,0.1078,0.042,0.0421333333333333,0.0648,0.103733333333333,0.0417333333333333,0.0474,0.1082,0.122066666666667,0.0471333333333333,0.1138,0.0399333333333333,0.0441333333333333,0.105066666666667,0.0422666666666667,0.0498666666666667
+"666",0.0422,0.0414666666666667,0.0933333333333333,0.0436666666666667,0.105933333333333,0.0460666666666667,0.0418,0.1078,0.042,0.0420666666666667,0.0643333333333333,0.103733333333333,0.0414,0.0470666666666667,0.108066666666667,0.121466666666667,0.0469333333333333,0.1138,0.0398666666666667,0.0441333333333333,0.105066666666667,0.0424,0.0499333333333334
+"667",0.0421333333333333,0.0413333333333333,0.0930666666666667,0.0436,0.105866666666667,0.0459333333333333,0.0416,0.107866666666667,0.0418666666666667,0.0418,0.0638666666666667,0.103733333333333,0.0416,0.0470666666666667,0.107933333333333,0.121133333333333,0.0468666666666667,0.113733333333333,0.0397333333333333,0.0440666666666667,0.105,0.0424666666666667,0.0500666666666667
+"668",0.0420666666666667,0.0413333333333333,0.0929333333333333,0.0433333333333333,0.1058,0.0458666666666667,0.0414666666666667,0.107866666666667,0.0419333333333333,0.0418666666666667,0.0633333333333333,0.103866666666667,0.0415333333333333,0.0468666666666667,0.107866666666667,0.120933333333333,0.0467333333333333,0.1136,0.0397333333333333,0.0441333333333333,0.105133333333333,0.0426666666666667,0.0502
+"669",0.0420666666666667,0.0413333333333333,0.0930666666666667,0.0432666666666667,0.1058,0.0457333333333333,0.0413333333333333,0.107933333333333,0.0419333333333333,0.0420666666666667,0.0632666666666667,0.104133333333333,0.0414666666666667,0.0468666666666667,0.1078,0.120666666666667,0.0467333333333333,0.113533333333333,0.0396666666666667,0.0442666666666667,0.105333333333333,0.0427333333333333,0.0504666666666667
+"670",0.0420666666666667,0.0414,0.0932666666666667,0.0435333333333333,0.106,0.0456666666666667,0.0414666666666667,0.108,0.0421333333333333,0.042,0.0632,0.1042,0.0414666666666667,0.0468666666666667,0.107933333333333,0.120733333333333,0.0466,0.1136,0.0396666666666667,0.0443333333333333,0.105466666666667,0.0428666666666667,0.0508
+"671",0.0420666666666667,0.0414,0.0934666666666666,0.0434666666666667,0.106,0.0457333333333333,0.0416666666666667,0.108133333333333,0.0424666666666667,0.0419333333333333,0.0632,0.104266666666667,0.0415333333333333,0.047,0.108266666666667,0.120733333333333,0.0466,0.1138,0.0398666666666667,0.0444666666666667,0.1056,0.0431333333333333,0.0512666666666667
+"672",0.0422666666666667,0.0416,0.0934666666666666,0.0436666666666667,0.106066666666667,0.0456,0.0417333333333333,0.1082,0.0426666666666667,0.0422666666666667,0.0634,0.104466666666667,0.0416,0.0470666666666667,0.108333333333333,0.120933333333333,0.0467333333333333,0.1138,0.0399333333333333,0.0444666666666667,0.105866666666667,0.0432666666666667,0.0516
+"673",0.0423333333333333,0.0417333333333333,0.0935333333333333,0.0438666666666667,0.106466666666667,0.0458666666666667,0.0418,0.108466666666667,0.0428666666666667,0.0423333333333333,0.0636,0.1048,0.0417333333333333,0.0471333333333333,0.108533333333333,0.121066666666667,0.0469333333333333,0.114066666666667,0.0402,0.0448,0.106333333333333,0.0434666666666667,0.0518666666666667
+"674",0.0424666666666667,0.042,0.0936666666666666,0.0442666666666667,0.106733333333333,0.0463333333333333,0.042,0.108733333333333,0.043,0.0425333333333333,0.064,0.105,0.0418666666666667,0.0474666666666667,0.108733333333333,0.121466666666667,0.0469333333333333,0.114333333333333,0.0404666666666667,0.0449333333333333,0.1064,0.0440666666666667,0.0524
+"675",0.0427333333333333,0.0423333333333333,0.0938666666666667,0.0444666666666667,0.107066666666667,0.0463333333333333,0.0422,0.108866666666667,0.0434,0.0426666666666667,0.0644,0.105333333333333,0.0419333333333333,0.0476666666666667,0.1092,0.121666666666667,0.0473333333333333,0.114666666666667,0.0405333333333333,0.0454,0.106733333333333,0.0443333333333333,0.0529333333333334
+"676",0.043,0.0425333333333333,0.0944,0.0446,0.107333333333333,0.0464,0.0424,0.1092,0.0436,0.0428666666666667,0.0648,0.105733333333333,0.0423333333333333,0.0480666666666667,0.109466666666667,0.1222,0.0474666666666667,0.1148,0.0408666666666667,0.0456666666666667,0.107066666666667,0.0444666666666667,0.0534
+"677",0.0433333333333333,0.0428666666666667,0.0946,0.045,0.107666666666667,0.047,0.0426666666666667,0.109466666666667,0.044,0.0430666666666667,0.0655333333333333,0.106133333333333,0.0426666666666667,0.0483333333333333,0.11,0.122733333333333,0.0478,0.1148,0.041,0.0461333333333333,0.107466666666667,0.0451333333333333,0.0538666666666667
+"678",0.0438,0.0433333333333333,0.0948666666666667,0.0454,0.108133333333333,0.0474,0.043,0.1098,0.0444,0.0434666666666667,0.0663333333333333,0.1066,0.0427333333333333,0.049,0.110066666666667,0.123333333333333,0.0481333333333333,0.115333333333333,0.0414666666666667,0.0464666666666667,0.107733333333333,0.0454666666666667,0.0543333333333333
+"679",0.0441333333333333,0.0438666666666667,0.0952,0.0458,0.108266666666667,0.0477333333333333,0.0434,0.1102,0.0448,0.0438,0.0670666666666667,0.106866666666667,0.0432,0.0493333333333333,0.110866666666667,0.124,0.0487333333333333,0.1156,0.0416666666666667,0.0468,0.108466666666667,0.0462,0.0552
+"680",0.0446,0.0444,0.0956,0.0462666666666667,0.1088,0.0482666666666667,0.0438,0.110466666666667,0.0451333333333333,0.0440666666666667,0.0682666666666667,0.107333333333333,0.0436,0.0498,0.1112,0.1248,0.0489333333333333,0.116,0.0422,0.0472,0.108866666666667,0.0466666666666667,0.0558666666666667
+"681",0.0450666666666667,0.0448666666666667,0.0962,0.0468,0.109333333333333,0.0488,0.0440666666666667,0.111066666666667,0.0458666666666667,0.0445333333333333,0.0692666666666667,0.107866666666667,0.0440666666666667,0.0505333333333333,0.111866666666667,0.125866666666667,0.0495333333333333,0.1164,0.0426666666666667,0.0476,0.109133333333333,0.0472666666666667,0.0562666666666667
+"682",0.0456,0.0455333333333333,0.0965333333333333,0.0473333333333333,0.109666666666667,0.0495333333333333,0.0444666666666667,0.111333333333333,0.0466,0.0450666666666667,0.0704666666666667,0.108333333333333,0.0443333333333333,0.0510666666666667,0.1126,0.1268,0.0499333333333334,0.1168,0.0430666666666667,0.0480666666666667,0.1098,0.0478666666666667,0.0571333333333333
+"683",0.0462,0.0461333333333333,0.0971333333333333,0.0479333333333333,0.1102,0.0503333333333333,0.0451333333333333,0.1118,0.0469333333333333,0.0456,0.0719333333333333,0.108933333333333,0.0449333333333333,0.0518,0.113333333333333,0.128,0.0508,0.117266666666667,0.0436,0.0486666666666667,0.110333333333333,0.0484,0.0577333333333334
+"684",0.0468,0.0467333333333333,0.0976666666666667,0.0486666666666667,0.1108,0.0511333333333333,0.0455333333333333,0.112333333333333,0.0475333333333333,0.0460666666666667,0.0736666666666667,0.1094,0.0454666666666667,0.0527333333333333,0.114133333333333,0.1294,0.0516,0.117666666666667,0.0442,0.0491333333333333,0.110866666666667,0.0490666666666667,0.0583333333333333
+"685",0.0477333333333333,0.0478,0.0984,0.0494666666666667,0.111466666666667,0.0524,0.0462666666666667,0.112733333333333,0.0483333333333333,0.0467333333333333,0.0756666666666667,0.110133333333333,0.0462,0.054,0.115133333333333,0.130933333333333,0.0527333333333333,0.118333333333333,0.0448666666666667,0.0498,0.111133333333333,0.0497333333333333,0.059
+"686",0.0486666666666667,0.0487333333333333,0.0993333333333333,0.0505333333333333,0.1122,0.0538,0.0466666666666667,0.113466666666667,0.0490666666666667,0.0474666666666667,0.0777333333333333,0.110733333333333,0.0471333333333333,0.0550666666666667,0.116266666666667,0.132866666666667,0.0537333333333333,0.119,0.0457333333333333,0.0504666666666667,0.1118,0.0502666666666667,0.0594666666666667
+"687",0.0499333333333333,0.0501333333333333,0.1004,0.0518,0.113133333333333,0.0558666666666667,0.0476,0.113933333333333,0.0494666666666667,0.0482666666666667,0.0802,0.111333333333333,0.0480666666666667,0.0566666666666667,0.117533333333333,0.135066666666667,0.0552666666666667,0.1196,0.0466666666666667,0.0513333333333333,0.112266666666667,0.0509333333333334,0.0602666666666667
+"688",0.0513333333333333,0.0519333333333333,0.101933333333333,0.0534666666666667,0.1144,0.0582,0.0484666666666667,0.114866666666667,0.0504666666666667,0.0492666666666667,0.0832666666666666,0.112266666666667,0.0492,0.0588,0.119333333333333,0.137666666666667,0.0571333333333333,0.120466666666667,0.0477333333333333,0.0522,0.112933333333333,0.0519333333333334,0.0608
+"689",0.0532,0.054,0.1036,0.0554666666666667,0.115933333333333,0.0612666666666667,0.0496666666666667,0.115866666666667,0.0516666666666667,0.0508,0.0868666666666667,0.1134,0.0509333333333334,0.0613333333333333,0.121666666666667,0.141133333333333,0.0594,0.1218,0.0494,0.0530666666666667,0.113733333333333,0.0530666666666667,0.0616
+"690",0.0556666666666667,0.0566666666666667,0.105533333333333,0.0580666666666667,0.118066666666667,0.0648666666666667,0.0512,0.117333333333333,0.0533333333333333,0.0526,0.0907333333333333,0.114666666666667,0.0530666666666667,0.0648666666666667,0.1244,0.145066666666667,0.0624,0.123266666666667,0.0514,0.0544666666666667,0.114666666666667,0.0543333333333334,0.0624666666666667
+"691",0.0586666666666667,0.0599333333333334,0.1084,0.0612,0.120666666666667,0.07,0.0531333333333333,0.118933333333333,0.0552,0.0549333333333333,0.0956,0.116533333333333,0.0558666666666667,0.069,0.1282,0.149733333333333,0.066,0.125066666666667,0.0540666666666667,0.0562,0.116133333333333,0.0564,0.0641333333333333
+"692",0.0625333333333333,0.0642,0.111866666666667,0.0655333333333333,0.123733333333333,0.0758666666666667,0.0556666666666667,0.121133333333333,0.0576666666666667,0.0578666666666667,0.101066666666667,0.119066666666667,0.0594,0.0741333333333333,0.1326,0.1552,0.0704,0.127533333333333,0.0571333333333333,0.0584666666666667,0.117866666666667,0.0586,0.0658666666666667
+"693",0.0670666666666666,0.069,0.1162,0.0702666666666667,0.1274,0.0829333333333333,0.0589333333333333,0.123733333333333,0.0609333333333333,0.0612666666666667,0.106933333333333,0.1218,0.0636666666666667,0.0802,0.138133333333333,0.1616,0.0762,0.130666666666667,0.0609333333333333,0.0614,0.12,0.0614666666666667,0.0680666666666667
+"694",0.0724,0.075,0.1214,0.0762,0.1322,0.0909333333333333,0.0626,0.127266666666667,0.0646666666666667,0.0655333333333333,0.1136,0.125333333333333,0.0686666666666667,0.0872,0.144266666666667,0.168533333333333,0.0823333333333333,0.1344,0.0659333333333333,0.0649333333333333,0.122733333333333,0.0652,0.071
+"695",0.0788,0.0815333333333333,0.1274,0.083,0.137466666666667,0.1002,0.0671333333333333,0.1312,0.0692666666666667,0.0706666666666667,0.1212,0.129933333333333,0.0747333333333333,0.0954666666666667,0.151333333333333,0.176333333333333,0.0896666666666667,0.138933333333333,0.0715333333333333,0.0694,0.1262,0.0695333333333333,0.0749333333333333
+"696",0.0862,0.0892666666666667,0.1342,0.0906666666666667,0.1436,0.110133333333333,0.0725333333333333,0.135866666666667,0.0746,0.0766,0.129266666666667,0.1346,0.0816666666666667,0.104466666666667,0.1592,0.184466666666667,0.0980666666666667,0.144266666666667,0.0780666666666667,0.0746666666666667,0.130133333333333,0.0747333333333333,0.0794
+"697",0.0942666666666667,0.0977333333333334,0.1418,0.0992,0.1502,0.1208,0.0788666666666667,0.1412,0.0808,0.0833333333333333,0.137533333333333,0.140333333333333,0.0896,0.114333333333333,0.167333333333333,0.193066666666667,0.107,0.150333333333333,0.0852,0.0808,0.1348,0.0804666666666667,0.0848
+"698",0.1028,0.106666666666667,0.149933333333333,0.1084,0.157466666666667,0.132333333333333,0.0856,0.147466666666667,0.0879333333333333,0.0907333333333333,0.1464,0.146933333333333,0.098,0.124666666666667,0.176466666666667,0.202,0.116666666666667,0.157066666666667,0.0932666666666667,0.0876666666666667,0.139933333333333,0.0870666666666667,0.0908
+"699",0.112466666666667,0.116066666666667,0.158933333333333,0.118266666666667,0.165333333333333,0.144066666666667,0.0932666666666667,0.153933333333333,0.0957333333333334,0.0988,0.1556,0.154,0.107466666666667,0.136066666666667,0.185933333333333,0.211333333333333,0.127133333333333,0.164466666666667,0.1018,0.0954,0.146066666666667,0.0943333333333333,0.0974
+"700",0.122466666666667,0.126066666666667,0.168133333333333,0.128733333333333,0.173533333333333,0.156333333333333,0.1014,0.160933333333333,0.1042,0.1074,0.165133333333333,0.161733333333333,0.117133333333333,0.147866666666667,0.195466666666667,0.220733333333333,0.138,0.1726,0.110666666666667,0.103666666666667,0.152533333333333,0.102066666666667,0.104866666666667
+"701",0.132866666666667,0.136533333333333,0.178,0.139266666666667,0.182066666666667,0.1686,0.109866666666667,0.168666666666667,0.113066666666667,0.116533333333333,0.174933333333333,0.169666666666667,0.127266666666667,0.1596,0.205133333333333,0.230266666666667,0.1492,0.181,0.119866666666667,0.112933333333333,0.159266666666667,0.110266666666667,0.112666666666667
+"702",0.143466666666667,0.1468,0.187866666666667,0.149866666666667,0.1908,0.180933333333333,0.118933333333333,0.176333333333333,0.122466666666667,0.125733333333333,0.184533333333333,0.178133333333333,0.137533333333333,0.171533333333333,0.214866666666667,0.2396,0.160666666666667,0.189933333333333,0.1294,0.122133333333333,0.166466666666667,0.1188,0.120933333333333
+"703",0.154133333333333,0.157133333333333,0.197866666666667,0.1608,0.199866666666667,0.193066666666667,0.128133333333333,0.184466666666667,0.1324,0.1352,0.194266666666667,0.1868,0.148133333333333,0.183333333333333,0.224533333333333,0.249,0.172133333333333,0.198866666666667,0.139133333333333,0.131866666666667,0.174066666666667,0.1278,0.129866666666667
+"704",0.164933333333333,0.1678,0.208,0.171666666666667,0.208666666666667,0.204933333333333,0.137666666666667,0.192933333333333,0.1424,0.145133333333333,0.204133333333333,0.1958,0.158666666666667,0.1952,0.234266666666667,0.258133333333333,0.183533333333333,0.207933333333333,0.149,0.141666666666667,0.182066666666667,0.136733333333333,0.139
+"705",0.1758,0.178133333333333,0.2178,0.182533333333333,0.217533333333333,0.2166,0.147266666666667,0.2014,0.152866666666667,0.155133333333333,0.213666666666667,0.204933333333333,0.1694,0.206933333333333,0.2436,0.266933333333333,0.195,0.2174,0.158866666666667,0.1518,0.189733333333333,0.145866666666667,0.148333333333333
+"706",0.186333333333333,0.1884,0.2278,0.193133333333333,0.226466666666667,0.228,0.157,0.209866666666667,0.163066666666667,0.164933333333333,0.223266666666667,0.214,0.18,0.2182,0.252866666666667,0.2756,0.206266666666667,0.2268,0.1686,0.162,0.197666666666667,0.155333333333333,0.1576
+"707",0.196933333333333,0.198333333333333,0.237533333333333,0.2036,0.2352,0.239,0.166866666666667,0.2184,0.173533333333333,0.1748,0.232666666666667,0.223266666666667,0.190266666666667,0.229266666666667,0.262133333333333,0.284266666666667,0.217266666666667,0.2362,0.178066666666667,0.172333333333333,0.205866666666667,0.164533333333333,0.167266666666667
+"708",0.207,0.208333333333333,0.247133333333333,0.213933333333333,0.243933333333333,0.2496,0.176666666666667,0.2268,0.184133333333333,0.184733333333333,0.242133333333333,0.232533333333333,0.200466666666667,0.2402,0.271133333333333,0.292733333333333,0.2282,0.245733333333333,0.187466666666667,0.182666666666667,0.2138,0.173866666666667,0.177133333333333
+"709",0.217133333333333,0.218133333333333,0.256866666666667,0.224066666666667,0.252666666666667,0.26,0.186333333333333,0.2354,0.194866666666667,0.194533333333333,0.2514,0.2418,0.210733333333333,0.250933333333333,0.28,0.300866666666667,0.238733333333333,0.255133333333333,0.196933333333333,0.192866666666667,0.2222,0.1832,0.186866666666667
+"710",0.227,0.227733333333333,0.266,0.234266666666667,0.2614,0.270133333333333,0.1962,0.243733333333333,0.205666666666667,0.204066666666667,0.260466666666667,0.2512,0.2208,0.2614,0.288666666666667,0.3088,0.249466666666667,0.2646,0.206333333333333,0.203,0.230466666666667,0.192533333333333,0.1968
+"711",0.236666666666667,0.237333333333333,0.275266666666667,0.244,0.269866666666667,0.279666666666667,0.205866666666667,0.252333333333333,0.216066666666667,0.213866666666667,0.269333333333333,0.260533333333333,0.230733333333333,0.271533333333333,0.296933333333333,0.316666666666667,0.259866666666667,0.274266666666667,0.215533333333333,0.2132,0.2388,0.201933333333333,0.206733333333333
+"712",0.246333333333333,0.2466,0.2844,0.253733333333333,0.278133333333333,0.289333333333333,0.2156,0.260866666666667,0.2268,0.2234,0.278333333333333,0.269666666666667,0.2406,0.2814,0.305266666666667,0.3244,0.2702,0.2836,0.2248,0.223266666666667,0.246933333333333,0.211266666666667,0.2168
+"713",0.255666666666667,0.255933333333333,0.293333333333333,0.263066666666667,0.286866666666667,0.298666666666667,0.2252,0.2694,0.2376,0.233066666666667,0.287266666666667,0.278866666666667,0.250066666666667,0.290933333333333,0.313533333333333,0.331866666666667,0.280266666666667,0.293,0.233733333333333,0.2334,0.255266666666667,0.2206,0.226733333333333
+"714",0.265133333333333,0.264933333333333,0.302066666666667,0.272466666666667,0.295133333333333,0.307533333333333,0.235133333333333,0.2776,0.2486,0.242466666666667,0.2958,0.288333333333333,0.259666666666667,0.300466666666667,0.321533333333333,0.339333333333333,0.2902,0.302533333333333,0.2426,0.243466666666667,0.263666666666667,0.230133333333333,0.236933333333333
+"715",0.274266666666667,0.273933333333333,0.3106,0.281666666666667,0.303133333333333,0.3162,0.2446,0.286066666666667,0.259466666666667,0.251866666666667,0.304333333333333,0.2976,0.268933333333333,0.309666666666667,0.329466666666667,0.346666666666667,0.3,0.311866666666667,0.251533333333333,0.253266666666667,0.271933333333333,0.2396,0.246866666666667
+"716",0.283333333333333,0.282466666666667,0.319133333333333,0.2908,0.311533333333333,0.324866666666667,0.254,0.2946,0.269866666666667,0.261133333333333,0.3128,0.3066,0.278066666666667,0.318466666666667,0.337466666666667,0.3538,0.309533333333333,0.3212,0.260266666666667,0.263133333333333,0.280266666666667,0.248866666666667,0.256866666666667
+"717",0.292133333333333,0.291133333333333,0.327266666666667,0.299666666666667,0.3194,0.333,0.263533333333333,0.3028,0.280733333333333,0.27,0.321133333333333,0.315533333333333,0.287,0.3272,0.345,0.360933333333333,0.3188,0.330333333333333,0.2688,0.2728,0.288533333333333,0.258266666666667,0.266866666666667
+"718",0.300866666666667,0.299466666666667,0.3352,0.308266666666667,0.3272,0.341,0.272933333333333,0.310866666666667,0.291133333333333,0.279,0.3294,0.324533333333333,0.295866666666667,0.335666666666667,0.352333333333333,0.367733333333333,0.327933333333333,0.339533333333333,0.2772,0.282266666666667,0.296733333333333,0.267333333333333,0.276733333333333
+"719",0.309266666666667,0.307333333333333,0.343133333333333,0.3166,0.334933333333333,0.348666666666667,0.282133333333333,0.319,0.3016,0.287733333333333,0.3374,0.333533333333333,0.3042,0.343866666666667,0.359333333333333,0.3744,0.336733333333333,0.348666666666667,0.285133333333333,0.291866666666667,0.304933333333333,0.276666666666667,0.2866
+"720",0.3176,0.315533333333333,0.3506,0.324733333333333,0.342466666666667,0.356066666666667,0.291266666666667,0.326866666666667,0.311733333333333,0.2964,0.3454,0.342066666666667,0.3126,0.351466666666667,0.366533333333333,0.380733333333333,0.345533333333333,0.357466666666667,0.2934,0.300933333333333,0.312933333333333,0.2858,0.296333333333333
+"721",0.3256,0.323333333333333,0.358333333333333,0.333066666666667,0.349866666666667,0.363,0.3002,0.3346,0.3218,0.3048,0.353066666666667,0.350533333333333,0.3208,0.359066666666667,0.3734,0.387133333333333,0.353933333333333,0.366533333333333,0.3014,0.309866666666667,0.3208,0.2946,0.305866666666667
+"722",0.333333333333333,0.330733333333333,0.365533333333333,0.340933333333333,0.3574,0.370066666666667,0.309066666666667,0.342533333333333,0.3316,0.313266666666667,0.3608,0.358933333333333,0.328733333333333,0.366266666666667,0.379866666666667,0.393,0.362133333333333,0.375,0.309133333333333,0.318733333333333,0.328466666666667,0.303533333333333,0.315466666666667
+"723",0.340666666666667,0.338,0.372333333333333,0.348533333333333,0.3644,0.376533333333333,0.317533333333333,0.349866666666667,0.341266666666667,0.321266666666667,0.368066666666667,0.3672,0.336466666666667,0.373266666666667,0.386333333333333,0.398866666666667,0.370133333333333,0.383533333333333,0.3164,0.3272,0.336066666666667,0.311866666666667,0.324733333333333
+"724",0.347533333333333,0.345,0.379,0.356,0.371266666666667,0.383133333333333,0.325733333333333,0.357,0.350866666666667,0.329066666666667,0.3754,0.3752,0.3438,0.38,0.3924,0.404666666666667,0.377866666666667,0.391933333333333,0.323533333333333,0.335333333333333,0.343466666666667,0.3202,0.334
+"725",0.354266666666667,0.351533333333333,0.385533333333333,0.363133333333333,0.378,0.388866666666667,0.3338,0.364266666666667,0.360066666666667,0.3364,0.382266666666667,0.382733333333333,0.350933333333333,0.386266666666667,0.398466666666667,0.4102,0.385133333333333,0.399866666666667,0.330333333333333,0.343266666666667,0.350733333333333,0.328466666666667,0.3426
+"726",0.360466666666667,0.358,0.391733333333333,0.369866666666667,0.384466666666667,0.394666666666667,0.341666666666667,0.371066666666667,0.369,0.343666666666667,0.388933333333333,0.390133333333333,0.3578,0.3924,0.404133333333333,0.4154,0.3922,0.4076,0.337,0.351133333333333,0.3576,0.336133333333333,0.351266666666667
+"727",0.366466666666667,0.364266666666667,0.3976,0.376266666666667,0.3906,0.399933333333333,0.349066666666667,0.377466666666667,0.377666666666667,0.3506,0.3954,0.397466666666667,0.3644,0.398266666666667,0.409533333333333,0.4204,0.399,0.414866666666667,0.3432,0.3586,0.364533333333333,0.343733333333333,0.359466666666667
+"728",0.3724,0.37,0.403066666666667,0.382666666666667,0.396733333333333,0.405133333333333,0.356466666666667,0.3838,0.385733333333333,0.357066666666667,0.4016,0.4042,0.370466666666667,0.403866666666667,0.4148,0.425066666666667,0.405466666666667,0.422,0.3492,0.3658,0.371133333333333,0.351133333333333,0.3674
+"729",0.378066666666667,0.375333333333333,0.408266666666667,0.388666666666667,0.402466666666667,0.410133333333333,0.363266666666667,0.389866666666667,0.393533333333333,0.363466666666667,0.4076,0.4108,0.3764,0.409133333333333,0.4196,0.4296,0.4116,0.429133333333333,0.355,0.372466666666667,0.377333333333333,0.358066666666667,0.375066666666667
+"730",0.383333333333333,0.380866666666667,0.4136,0.3944,0.407666666666667,0.414666666666667,0.370133333333333,0.395666666666667,0.4012,0.3694,0.4132,0.417133333333333,0.382133333333333,0.413866666666667,0.4242,0.434,0.4176,0.435733333333333,0.360466666666667,0.3792,0.3834,0.364866666666667,0.382333333333333
+"731",0.3886,0.3856,0.418533333333333,0.399866666666667,0.412866666666667,0.419066666666667,0.376333333333333,0.401333333333333,0.4086,0.375266666666667,0.418333333333333,0.423133333333333,0.387533333333333,0.418733333333333,0.4284,0.437933333333333,0.4232,0.441933333333333,0.365666666666667,0.3854,0.389,0.3714,0.389333333333333
+"732",0.3934,0.390333333333333,0.423133333333333,0.404866666666667,0.4178,0.4232,0.3826,0.406666666666667,0.415666666666667,0.380533333333333,0.423466666666667,0.428866666666667,0.3928,0.423,0.4326,0.442,0.428533333333333,0.447866666666667,0.371,0.391333333333333,0.394466666666667,0.377733333333333,0.396
+"733",0.397933333333333,0.3948,0.427466666666667,0.409666666666667,0.422333333333333,0.427066666666667,0.388066666666667,0.411666666666667,0.4222,0.3856,0.4282,0.434266666666667,0.3976,0.427266666666667,0.4368,0.445666666666667,0.433533333333333,0.453266666666667,0.375666666666667,0.397066666666667,0.3998,0.383466666666667,0.402466666666667
+"734",0.402266666666667,0.399,0.431466666666667,0.414266666666667,0.426666666666667,0.4308,0.393533333333333,0.416466666666667,0.428266666666667,0.390533333333333,0.4328,0.439466666666667,0.4022,0.431066666666667,0.4404,0.4492,0.438266666666667,0.458533333333333,0.380266666666667,0.402333333333333,0.4044,0.3892,0.408466666666667
+"735",0.406466666666667,0.403133333333333,0.435,0.418333333333333,0.430666666666667,0.434,0.3986,0.421133333333333,0.434133333333333,0.395,0.436933333333333,0.4442,0.406333333333333,0.4346,0.443466666666667,0.452333333333333,0.4428,0.463466666666667,0.384466666666667,0.4072,0.409133333333333,0.394533333333333,0.414066666666667
+"736",0.4104,0.406666666666667,0.438666666666667,0.422266666666667,0.434666666666667,0.437333333333333,0.403266666666667,0.425133333333333,0.4398,0.399466666666667,0.440666666666667,0.448933333333333,0.4104,0.438066666666667,0.446733333333333,0.455133333333333,0.4472,0.4682,0.388466666666667,0.411866666666667,0.413533333333333,0.399466666666667,0.419466666666667
+"737",0.413733333333333,0.410133333333333,0.4424,0.426,0.438066666666667,0.4402,0.4078,0.429133333333333,0.444866666666667,0.403466666666667,0.4444,0.453266666666667,0.414066666666667,0.441266666666667,0.449666666666667,0.458,0.451133333333333,0.472533333333333,0.392333333333333,0.416,0.4176,0.404,0.424466666666667
+"738",0.417066666666667,0.4132,0.445533333333333,0.429333333333333,0.441466666666667,0.443066666666667,0.412266666666667,0.4328,0.449933333333333,0.4072,0.447866666666667,0.4574,0.417333333333333,0.444333333333333,0.452533333333333,0.460466666666667,0.455,0.476466666666667,0.395733333333333,0.420333333333333,0.421533333333333,0.4084,0.4294
+"739",0.419933333333333,0.4162,0.448333333333333,0.432666666666667,0.444333333333333,0.445333333333333,0.416266666666667,0.4362,0.454266666666667,0.410866666666667,0.4512,0.461066666666667,0.4208,0.446933333333333,0.455066666666667,0.463,0.458466666666667,0.480266666666667,0.399066666666667,0.424,0.425,0.4126,0.4338
+"740",0.4228,0.419,0.450933333333333,0.435666666666667,0.4474,0.4476,0.420066666666667,0.439466666666667,0.458666666666667,0.414066666666667,0.454266666666667,0.464333333333333,0.423533333333333,0.449533333333333,0.457333333333333,0.465266666666667,0.461466666666667,0.483533333333333,0.402066666666667,0.427466666666667,0.428466666666667,0.416266666666667,0.438066666666667
+"741",0.425066666666667,0.421666666666667,0.453466666666667,0.438266666666667,0.450066666666667,0.449933333333333,0.423533333333333,0.4426,0.462533333333333,0.417266666666667,0.456933333333333,0.467533333333333,0.426466666666667,0.451666666666667,0.459666666666667,0.467533333333333,0.464333333333333,0.487,0.404866666666667,0.430533333333333,0.4316,0.419933333333333,0.442
+"742",0.427133333333333,0.424,0.4556,0.440933333333333,0.452466666666667,0.451933333333333,0.426933333333333,0.4454,0.466066666666667,0.4204,0.4596,0.470466666666667,0.429266666666667,0.4538,0.461733333333333,0.469266666666667,0.467266666666667,0.49,0.407333333333333,0.433533333333333,0.434466666666667,0.423266666666667,0.4456
+"743",0.429266666666667,0.4264,0.458066666666667,0.443466666666667,0.454733333333333,0.453666666666667,0.429933333333333,0.447933333333333,0.469533333333333,0.423266666666667,0.462,0.473333333333333,0.431666666666667,0.4558,0.463733333333333,0.470933333333333,0.4696,0.492733333333333,0.409733333333333,0.4362,0.437066666666667,0.425866666666667,0.4486
+"744",0.431266666666667,0.428266666666667,0.459933333333333,0.445666666666667,0.456866666666667,0.455466666666667,0.432733333333333,0.450466666666667,0.472866666666667,0.425733333333333,0.464066666666667,0.4758,0.434066666666667,0.457666666666667,0.465266666666667,0.4726,0.472,0.495466666666667,0.411866666666667,0.4388,0.439533333333333,0.428666666666667,0.4516
+"745",0.433,0.43,0.461533333333333,0.447733333333333,0.458866666666667,0.457066666666667,0.435266666666667,0.452666666666667,0.475733333333333,0.428066666666667,0.466333333333333,0.478266666666667,0.436266666666667,0.4592,0.466866666666667,0.473933333333333,0.474266666666667,0.4978,0.413866666666667,0.441066666666667,0.441933333333333,0.431266666666667,0.454066666666667
+"746",0.434733333333333,0.4318,0.463266666666667,0.4494,0.460666666666667,0.458533333333333,0.4376,0.454666666666667,0.478333333333333,0.43,0.467933333333333,0.480266666666667,0.4382,0.460866666666667,0.4682,0.475133333333333,0.476266666666667,0.499866666666667,0.415533333333333,0.4432,0.443933333333333,0.4336,0.456733333333333
+"747",0.4364,0.433466666666667,0.4646,0.451,0.4624,0.459866666666667,0.4396,0.456333333333333,0.480733333333333,0.431866666666667,0.4694,0.482266666666667,0.440133333333333,0.462333333333333,0.469333333333333,0.476066666666667,0.478066666666667,0.502066666666667,0.4172,0.445266666666667,0.445866666666667,0.435666666666667,0.4592
+"748",0.437933333333333,0.434733333333333,0.466,0.452666666666667,0.464,0.460733333333333,0.4416,0.458066666666667,0.483066666666667,0.433666666666667,0.471133333333333,0.483933333333333,0.4416,0.463666666666667,0.4704,0.477266666666667,0.479866666666667,0.504133333333333,0.4188,0.4472,0.447733333333333,0.437666666666667,0.4612
+"749",0.4394,0.435866666666667,0.4674,0.454266666666667,0.465333333333333,0.4622,0.443466666666667,0.459533333333333,0.485066666666667,0.435266666666667,0.4724,0.4856,0.443133333333333,0.4648,0.4714,0.478133333333333,0.481733333333333,0.505933333333333,0.420133333333333,0.449066666666667,0.449266666666667,0.439533333333333,0.4632
+"750",0.440733333333333,0.437066666666667,0.468666666666667,0.4556,0.466733333333333,0.4632,0.444933333333333,0.461066666666667,0.4868,0.436666666666667,0.473733333333333,0.487266666666667,0.444266666666667,0.4658,0.472533333333333,0.479,0.483,0.507533333333333,0.421133333333333,0.4508,0.450733333333333,0.441066666666667,0.464666666666667
+"751",0.441866666666667,0.437933333333333,0.4692,0.456733333333333,0.467933333333333,0.464133333333333,0.446466666666667,0.462333333333333,0.4884,0.437933333333333,0.474733333333333,0.488533333333333,0.445333333333333,0.466733333333333,0.473333333333333,0.4798,0.484266666666667,0.509066666666667,0.4224,0.452,0.451933333333333,0.4424,0.465933333333333
+"752",0.442866666666667,0.438733333333333,0.470133333333333,0.458133333333333,0.469133333333333,0.464733333333333,0.447733333333333,0.4636,0.490066666666667,0.439133333333333,0.4758,0.489533333333333,0.446533333333333,0.4676,0.474133333333333,0.480466666666667,0.4856,0.510466666666667,0.423333333333333,0.453,0.453133333333333,0.443666666666667,0.467333333333333
+"753",0.443666666666667,0.439533333333333,0.470866666666667,0.459066666666667,0.470466666666667,0.465466666666667,0.4492,0.464466666666667,0.491133333333333,0.4402,0.476666666666667,0.490666666666667,0.447266666666667,0.468266666666667,0.4744,0.480866666666667,0.4864,0.511733333333333,0.424266666666667,0.454066666666667,0.454266666666667,0.444866666666667,0.468466666666667
+"754",0.4444,0.440133333333333,0.471866666666667,0.460066666666667,0.471333333333333,0.4662,0.4502,0.465533333333333,0.492533333333333,0.4412,0.477266666666667,0.491466666666667,0.4482,0.469066666666667,0.474866666666667,0.481466666666667,0.487466666666667,0.512933333333333,0.425,0.455066666666667,0.455333333333333,0.445866666666667,0.469533333333333
+"755",0.445,0.4408,0.472533333333333,0.460866666666667,0.472333333333333,0.466733333333333,0.451066666666667,0.466466666666667,0.493666666666667,0.442066666666667,0.477933333333333,0.492066666666667,0.449,0.469666666666667,0.4754,0.481866666666667,0.488133333333333,0.514066666666667,0.4256,0.456133333333333,0.4562,0.446533333333333,0.470533333333333
+"756",0.445266666666667,0.4412,0.4732,0.461533333333333,0.473333333333333,0.4674,0.452,0.467,0.494666666666667,0.4428,0.4786,0.492866666666667,0.4498,0.4702,0.4758,0.4822,0.4892,0.514866666666667,0.4262,0.457133333333333,0.4568,0.447333333333333,0.471333333333333
+"757",0.445933333333333,0.441933333333333,0.4736,0.462466666666667,0.473933333333333,0.467666666666667,0.452866666666667,0.467733333333333,0.495666666666667,0.443266666666667,0.479266666666667,0.4936,0.4504,0.470733333333333,0.476266666666667,0.482466666666667,0.489933333333333,0.516,0.4268,0.457933333333333,0.457533333333333,0.4482,0.472
+"758",0.446333333333333,0.442266666666667,0.474066666666667,0.462933333333333,0.4746,0.467933333333333,0.4536,0.468333333333333,0.496466666666667,0.443866666666667,0.479533333333333,0.494266666666667,0.450933333333333,0.471333333333333,0.4766,0.482733333333333,0.4904,0.517133333333333,0.427466666666667,0.458333333333333,0.458266666666667,0.4486,0.4726
+"759",0.4468,0.442533333333333,0.474333333333333,0.463466666666667,0.474933333333333,0.468466666666667,0.454133333333333,0.468866666666667,0.497266666666667,0.444533333333333,0.479866666666667,0.494933333333333,0.4516,0.471666666666667,0.476933333333333,0.483133333333333,0.4912,0.517533333333333,0.427866666666667,0.459133333333333,0.458666666666667,0.449266666666667,0.473
+"760",0.447266666666667,0.442866666666667,0.4748,0.4638,0.475133333333333,0.468866666666667,0.454733333333333,0.4692,0.4976,0.445066666666667,0.480133333333333,0.4954,0.451866666666667,0.472,0.4774,0.483333333333333,0.491866666666667,0.518066666666667,0.428266666666667,0.459933333333333,0.459266666666667,0.449933333333333,0.4734
+"761",0.4474,0.4432,0.475133333333333,0.464266666666667,0.475066666666667,0.468933333333333,0.4554,0.469866666666667,0.498133333333333,0.445466666666667,0.480466666666667,0.495733333333333,0.452466666666667,0.4722,0.477466666666667,0.483466666666667,0.492333333333333,0.518466666666667,0.4288,0.4602,0.4598,0.4502,0.4738
+"762",0.447733333333333,0.4434,0.4752,0.464733333333333,0.4754,0.4692,0.455866666666667,0.470133333333333,0.498666666666667,0.445866666666667,0.4806,0.496333333333333,0.452733333333333,0.472666666666667,0.477733333333333,0.483533333333333,0.492666666666667,0.5188,0.428933333333333,0.4604,0.460133333333333,0.4506,0.474133333333333
+"763",0.447866666666667,0.4438,0.475533333333333,0.464933333333333,0.475666666666667,0.469533333333333,0.456333333333333,0.4704,0.498866666666667,0.446133333333333,0.480866666666667,0.496533333333333,0.453066666666667,0.472933333333333,0.478,0.483733333333333,0.493133333333333,0.519333333333333,0.4294,0.460666666666667,0.460533333333333,0.451,0.474666666666667
+"764",0.448333333333333,0.443933333333333,0.4756,0.465333333333333,0.4762,0.469866666666667,0.4568,0.470933333333333,0.4992,0.446466666666667,0.480933333333333,0.496533333333333,0.4534,0.473066666666667,0.478066666666667,0.483666666666667,0.4936,0.519866666666667,0.429666666666667,0.4608,0.4608,0.451133333333333,0.474666666666667
+"765",0.4486,0.444066666666667,0.475933333333333,0.465533333333333,0.476266666666667,0.469933333333333,0.457066666666667,0.471133333333333,0.4996,0.447,0.481333333333333,0.497,0.4538,0.473066666666667,0.478333333333333,0.4836,0.493733333333333,0.520066666666667,0.4298,0.461266666666667,0.461066666666667,0.451333333333333,0.4748
+"766",0.448666666666667,0.4444,0.476066666666667,0.4658,0.4764,0.47,0.457333333333333,0.471333333333333,0.499933333333333,0.4472,0.481666666666667,0.497133333333333,0.454066666666667,0.473133333333333,0.478333333333333,0.4836,0.493866666666667,0.5202,0.43,0.461266666666667,0.461266666666667,0.4514,0.4748
+"767",0.449133333333333,0.4444,0.476066666666667,0.465866666666667,0.4764,0.470066666666667,0.457666666666667,0.471733333333333,0.500133333333333,0.447466666666667,0.481933333333333,0.4974,0.454466666666667,0.473466666666667,0.478466666666667,0.483733333333333,0.494066666666667,0.520533333333333,0.430133333333333,0.461466666666667,0.4614,0.4518,0.475
+"768",0.449333333333333,0.4444,0.476133333333333,0.4658,0.476533333333333,0.470133333333333,0.458,0.471933333333333,0.5002,0.447733333333333,0.482,0.497333333333333,0.454666666666667,0.473533333333333,0.4786,0.483866666666667,0.494266666666667,0.520666666666667,0.4302,0.461466666666667,0.461666666666667,0.452,0.475
+"769",0.449466666666667,0.4446,0.476466666666667,0.4658,0.476466666666667,0.470133333333333,0.4582,0.472,0.500066666666667,0.447866666666667,0.482,0.497133333333333,0.454866666666667,0.4736,0.478666666666667,0.483933333333333,0.4944,0.520733333333333,0.4304,0.4614,0.4618,0.452066666666667,0.475266666666667
+"770",0.449533333333333,0.444533333333333,0.476533333333333,0.465866666666667,0.476466666666667,0.470133333333333,0.458266666666667,0.472333333333333,0.500266666666667,0.448333333333333,0.481866666666667,0.497133333333333,0.455,0.4736,0.4788,0.483733333333333,0.4946,0.520866666666667,0.4306,0.4614,0.461933333333333,0.452266666666667,0.4754
+"771",0.449466666666667,0.444666666666667,0.476533333333333,0.465933333333333,0.476333333333333,0.4702,0.458266666666667,0.472266666666667,0.500466666666667,0.4484,0.4818,0.497066666666667,0.455333333333333,0.4736,0.478866666666667,0.4838,0.4946,0.521133333333333,0.430733333333333,0.461466666666667,0.462,0.452266666666667,0.4754
+"772",0.449466666666667,0.444933333333333,0.476533333333333,0.465866666666667,0.476333333333333,0.4702,0.4584,0.472266666666667,0.5006,0.448333333333333,0.482066666666667,0.497266666666667,0.455466666666667,0.4736,0.4788,0.483733333333333,0.494733333333333,0.5212,0.430866666666667,0.461666666666667,0.462066666666667,0.4522,0.475333333333333
+"773",0.449533333333333,0.444933333333333,0.4766,0.4658,0.476066666666667,0.4702,0.458466666666667,0.472266666666667,0.5006,0.448466666666667,0.482066666666667,0.497466666666667,0.4556,0.473666666666667,0.478933333333333,0.4838,0.494933333333333,0.521133333333333,0.431066666666667,0.461666666666667,0.462066666666667,0.452133333333333,0.475333333333333
+"774",0.449533333333333,0.444866666666667,0.476866666666667,0.465666666666667,0.4756,0.470733333333333,0.458533333333333,0.472333333333333,0.500733333333333,0.448733333333333,0.482,0.497466666666667,0.4556,0.473733333333333,0.479133333333333,0.483866666666667,0.495066666666667,0.521133333333333,0.431133333333333,0.4616,0.462,0.452266666666667,0.475266666666667
+"775",0.449533333333333,0.444933333333333,0.476866666666667,0.465533333333333,0.475666666666667,0.470866666666667,0.4586,0.472666666666667,0.500933333333333,0.448733333333333,0.481866666666667,0.497266666666667,0.455666666666667,0.473733333333333,0.479266666666667,0.483733333333333,0.495066666666667,0.520933333333333,0.431266666666667,0.4616,0.462,0.452466666666667,0.4752
+"776",0.449533333333333,0.445,0.476933333333333,0.4652,0.4756,0.4708,0.458666666666667,0.472733333333333,0.500933333333333,0.4488,0.4818,0.497333333333333,0.4556,0.473933333333333,0.479266666666667,0.483733333333333,0.495266666666667,0.520933333333333,0.431266666666667,0.4616,0.4622,0.452466666666667,0.4748
+"777",0.449533333333333,0.444933333333333,0.4768,0.465133333333333,0.475533333333333,0.4706,0.4588,0.472933333333333,0.5008,0.448733333333333,0.481666666666667,0.497666666666667,0.455666666666667,0.474,0.479333333333333,0.483666666666667,0.495666666666667,0.521,0.431266666666667,0.461733333333333,0.4622,0.452333333333333,0.474666666666667
+"778",0.449533333333333,0.445,0.476933333333333,0.465133333333333,0.4756,0.470933333333333,0.458933333333333,0.473133333333333,0.501,0.448733333333333,0.481666666666667,0.497733333333333,0.4558,0.474133333333333,0.479466666666667,0.483666666666667,0.495866666666667,0.521,0.4312,0.4618,0.462133333333333,0.4524,0.4746
+"779",0.449533333333333,0.4452,0.4772,0.465133333333333,0.475666666666667,0.471066666666667,0.459066666666667,0.473066666666667,0.5012,0.448866666666667,0.481666666666667,0.497733333333333,0.455866666666667,0.4742,0.479733333333333,0.483733333333333,0.495933333333333,0.520866666666667,0.4312,0.4618,0.462133333333333,0.452333333333333,0.4746
+"780",0.4496,0.444933333333333,0.477333333333333,0.465133333333333,0.475666666666667,0.471,0.459133333333333,0.473133333333333,0.501133333333333,0.448933333333333,0.481666666666667,0.497666666666667,0.455866666666667,0.474466666666667,0.479733333333333,0.4838,0.495866666666667,0.520933333333333,0.4314,0.461733333333333,0.462133333333333,0.4524,0.4746
+"781",0.449733333333333,0.444933333333333,0.477266666666667,0.465066666666667,0.475666666666667,0.471,0.459133333333333,0.473133333333333,0.501133333333333,0.449,0.481666666666667,0.4976,0.455866666666667,0.474666666666667,0.4798,0.483733333333333,0.496,0.521066666666667,0.431533333333333,0.461933333333333,0.462066666666667,0.452533333333333,0.4746
+"782",0.449666666666667,0.444933333333333,0.477133333333333,0.465266666666667,0.475866666666667,0.470933333333333,0.459266666666667,0.473133333333333,0.501333333333333,0.449,0.4816,0.497666666666667,0.455933333333333,0.474466666666667,0.479933333333333,0.483666666666667,0.496066666666667,0.521333333333333,0.431533333333333,0.462066666666667,0.462266666666667,0.452533333333333,0.4746
+"783",0.45,0.444933333333333,0.477,0.465333333333333,0.476066666666667,0.471,0.459333333333333,0.473133333333333,0.5014,0.449,0.481733333333333,0.497666666666667,0.456133333333333,0.474733333333333,0.479933333333333,0.483666666666667,0.496333333333333,0.5214,0.431533333333333,0.462133333333333,0.462266666666667,0.452533333333333,0.474666666666667
+"784",0.450133333333333,0.4452,0.477066666666667,0.465466666666667,0.476133333333333,0.471066666666667,0.459266666666667,0.473133333333333,0.501333333333333,0.448933333333333,0.481666666666667,0.497666666666667,0.456133333333333,0.474733333333333,0.479933333333333,0.4836,0.4964,0.5214,0.431466666666667,0.462066666666667,0.462266666666667,0.452666666666667,0.474666666666667
+"785",0.450266666666667,0.445066666666667,0.477266666666667,0.465533333333333,0.4764,0.471333333333333,0.4594,0.473266666666667,0.5014,0.449066666666667,0.481733333333333,0.497666666666667,0.456333333333333,0.4746,0.48,0.4836,0.496466666666667,0.521466666666667,0.431466666666667,0.462,0.4622,0.452533333333333,0.4746
+"786",0.450333333333333,0.445066666666667,0.477333333333333,0.465733333333333,0.476466666666667,0.471333333333333,0.459533333333333,0.473266666666667,0.501466666666667,0.449066666666667,0.481866666666667,0.497666666666667,0.456466666666667,0.4748,0.480066666666667,0.4836,0.4964,0.521533333333333,0.431466666666667,0.462,0.462266666666667,0.452733333333333,0.474666666666667
+"787",0.4504,0.445066666666667,0.477266666666667,0.465933333333333,0.4768,0.471133333333333,0.459733333333333,0.4732,0.501333333333334,0.449133333333333,0.4818,0.4976,0.456533333333333,0.474933333333333,0.4802,0.4836,0.496333333333333,0.521666666666667,0.431466666666667,0.462,0.462266666666667,0.452733333333333,0.474666666666667
+"788",0.450466666666667,0.445066666666667,0.477333333333333,0.466333333333333,0.477066666666667,0.471066666666667,0.459733333333333,0.4732,0.5014,0.449266666666667,0.481866666666667,0.4976,0.456533333333333,0.474866666666667,0.480466666666667,0.483666666666667,0.496533333333333,0.522,0.431533333333333,0.462,0.462266666666667,0.452733333333333,0.474733333333334
+"789",0.4504,0.4452,0.477333333333333,0.466466666666667,0.4772,0.4712,0.4598,0.473266666666667,0.501333333333334,0.4492,0.482,0.497666666666667,0.4566,0.474866666666667,0.4806,0.483733333333333,0.4966,0.5222,0.431533333333333,0.462066666666667,0.4622,0.4528,0.474733333333334
+"790",0.4504,0.445133333333333,0.4772,0.4668,0.477533333333333,0.4712,0.459733333333333,0.473266666666667,0.501333333333334,0.4494,0.482066666666667,0.497733333333333,0.4568,0.475,0.480666666666667,0.4838,0.496733333333333,0.5224,0.4316,0.462066666666667,0.462133333333333,0.4528,0.474533333333333
+"791",0.450533333333333,0.445066666666667,0.477266666666667,0.4672,0.477666666666667,0.4714,0.4598,0.4734,0.5014,0.449333333333333,0.4822,0.497733333333333,0.456866666666667,0.475,0.480666666666667,0.4838,0.496666666666667,0.522666666666667,0.431533333333333,0.462133333333333,0.4622,0.452933333333333,0.4744
+"792",0.4506,0.445133333333333,0.477266666666667,0.467333333333333,0.478,0.471333333333333,0.459733333333333,0.4734,0.501333333333333,0.4492,0.482266666666667,0.497733333333333,0.4568,0.475,0.480666666666667,0.4838,0.4968,0.522866666666667,0.431466666666667,0.462066666666667,0.462266666666667,0.452933333333333,0.474333333333333
+"793",0.4506,0.4452,0.4772,0.4676,0.4782,0.471333333333333,0.4598,0.4734,0.501333333333333,0.4492,0.482133333333333,0.497733333333333,0.456933333333333,0.475066666666667,0.480866666666667,0.483933333333333,0.496733333333333,0.523066666666667,0.431666666666667,0.462066666666667,0.462066666666667,0.452933333333333,0.474266666666667
+"794",0.450466666666667,0.4454,0.4772,0.467733333333333,0.478533333333333,0.4714,0.4598,0.4734,0.5014,0.449533333333333,0.482066666666667,0.497733333333333,0.457,0.475,0.481,0.483933333333333,0.4968,0.523266666666667,0.431733333333333,0.461866666666667,0.462,0.453066666666667,0.474266666666667
+"795",0.4504,0.445466666666667,0.4772,0.468,0.478866666666667,0.4714,0.459866666666667,0.473466666666667,0.5014,0.449666666666667,0.481933333333333,0.497733333333333,0.457,0.475066666666667,0.481,0.483866666666667,0.496866666666667,0.523266666666667,0.431866666666667,0.461866666666667,0.461933333333333,0.4532,0.474466666666667
+"796",0.450333333333333,0.4454,0.477066666666667,0.468266666666667,0.4792,0.471333333333333,0.46,0.473666666666667,0.501266666666667,0.449733333333333,0.481933333333333,0.497733333333333,0.457133333333333,0.475133333333333,0.481066666666667,0.483733333333333,0.496933333333333,0.523333333333333,0.432,0.462066666666667,0.462066666666667,0.4532,0.474266666666667
+"797",0.450266666666667,0.445333333333333,0.477133333333333,0.4686,0.479533333333333,0.471333333333333,0.460133333333333,0.473733333333333,0.501266666666667,0.449733333333333,0.482,0.497666666666667,0.457133333333333,0.475066666666667,0.481133333333333,0.483666666666667,0.497066666666667,0.523333333333333,0.431933333333333,0.462066666666667,0.462133333333333,0.453066666666667,0.474266666666667
+"798",0.4502,0.4454,0.4772,0.468866666666667,0.4794,0.4712,0.460066666666667,0.473866666666667,0.501266666666667,0.449733333333333,0.4822,0.4976,0.457066666666667,0.475,0.481133333333333,0.483733333333333,0.497,0.523266666666667,0.431866666666667,0.462,0.462133333333333,0.453,0.4742
+"799",0.450333333333333,0.445466666666667,0.477266666666667,0.469,0.4794,0.471466666666667,0.460266666666667,0.473933333333333,0.501266666666667,0.449866666666667,0.4822,0.497733333333333,0.457133333333333,0.475133333333333,0.481266666666667,0.483866666666667,0.497066666666667,0.523333333333333,0.4318,0.461733333333333,0.4622,0.453066666666667,0.4742
+"800",0.4504,0.445533333333333,0.4772,0.469266666666667,0.479333333333333,0.471533333333333,0.460266666666667,0.473866666666667,0.501266666666667,0.449933333333333,0.4822,0.497733333333333,0.457333333333333,0.4752,0.4814,0.483866666666667,0.497066666666667,0.523333333333333,0.431733333333333,0.461533333333333,0.462266666666667,0.453133333333333,0.4742
+"801",0.450533333333333,0.445533333333333,0.476866666666667,0.4696,0.4796,0.4714,0.4604,0.473666666666667,0.501133333333333,0.449866666666667,0.482266666666667,0.497533333333333,0.457266666666667,0.475266666666667,0.4814,0.483866666666667,0.4972,0.5234,0.4318,0.461333333333333,0.462266666666667,0.453,0.4742
+"802",0.450666666666667,0.445533333333333,0.477,0.469866666666667,0.479866666666667,0.4714,0.4604,0.473733333333333,0.501133333333333,0.450133333333333,0.482333333333333,0.497333333333333,0.457266666666667,0.475266666666667,0.481333333333333,0.483866666666667,0.497266666666667,0.523466666666667,0.432066666666667,0.4612,0.4624,0.453,0.4742
+"803",0.451,0.4456,0.477,0.470066666666667,0.479933333333333,0.471333333333333,0.4604,0.473933333333333,0.501133333333333,0.450133333333333,0.482266666666667,0.4972,0.457333333333333,0.475133333333333,0.481466666666667,0.483866666666667,0.497,0.523466666666667,0.432066666666667,0.461,0.462666666666667,0.453133333333333,0.4742
+"804",0.450933333333333,0.445533333333333,0.477066666666667,0.47,0.479933333333333,0.471533333333333,0.460466666666667,0.473933333333333,0.501066666666667,0.450133333333333,0.482133333333333,0.4972,0.457333333333333,0.475266666666667,0.481466666666667,0.4838,0.496933333333333,0.5234,0.432266666666667,0.461266666666667,0.4626,0.4532,0.4742
+"805",0.451,0.445666666666667,0.4772,0.469933333333333,0.48,0.471533333333333,0.460533333333333,0.474066666666667,0.501066666666667,0.450133333333333,0.482133333333333,0.497133333333333,0.457266666666667,0.475266666666667,0.481466666666667,0.4838,0.497133333333333,0.523266666666667,0.432133333333333,0.461333333333333,0.462666666666667,0.453333333333333,0.474133333333333
+"806",0.451,0.4456,0.477266666666667,0.47,0.479933333333333,0.471666666666667,0.460666666666667,0.474333333333333,0.5012,0.450066666666667,0.482133333333333,0.497666666666667,0.457466666666667,0.475333333333333,0.4814,0.483666666666667,0.4976,0.523266666666667,0.432133333333333,0.4614,0.462733333333333,0.453333333333333,0.474
+"807",0.450866666666667,0.445733333333333,0.477333333333333,0.469933333333333,0.479866666666667,0.471466666666667,0.460733333333333,0.4746,0.5012,0.450133333333333,0.4822,0.4976,0.457533333333333,0.475266666666667,0.481466666666667,0.483666666666667,0.4976,0.523466666666667,0.4322,0.461333333333333,0.462866666666667,0.453133333333333,0.473933333333333
+"808",0.4508,0.4458,0.477266666666667,0.469733333333333,0.4798,0.471466666666667,0.4608,0.474666666666667,0.501066666666667,0.4502,0.4822,0.497533333333333,0.457466666666667,0.4754,0.481533333333333,0.4838,0.497533333333333,0.523466666666667,0.432133333333333,0.461333333333333,0.462866666666667,0.453,0.473933333333333
+"809",0.450933333333333,0.445666666666667,0.477266666666667,0.469666666666667,0.4794,0.471533333333333,0.4608,0.4746,0.501066666666667,0.4502,0.482133333333333,0.497466666666667,0.4576,0.4754,0.481666666666667,0.483733333333333,0.4976,0.523333333333333,0.432133333333333,0.461333333333333,0.462933333333333,0.4532,0.4738
+"810",0.450866666666667,0.445533333333333,0.4772,0.469666666666667,0.4794,0.4716,0.460866666666667,0.474666666666667,0.501066666666667,0.450066666666667,0.482133333333333,0.4974,0.4578,0.4754,0.4816,0.483666666666667,0.497666666666667,0.523066666666667,0.432066666666667,0.4614,0.463266666666667,0.453266666666667,0.473733333333333
+"811",0.450866666666667,0.445533333333333,0.477066666666667,0.4698,0.479533333333333,0.471733333333333,0.461066666666667,0.474533333333333,0.501066666666667,0.449933333333333,0.482,0.4974,0.457866666666667,0.4754,0.481666666666667,0.4836,0.497666666666667,0.522866666666667,0.432066666666667,0.461466666666667,0.463266666666667,0.453266666666667,0.4738
+"812",0.450866666666667,0.445533333333333,0.477,0.469666666666667,0.479333333333333,0.471666666666667,0.461133333333333,0.474533333333333,0.501133333333333,0.450066666666667,0.482133333333333,0.497266666666667,0.457866666666667,0.4754,0.481533333333333,0.4836,0.497733333333333,0.522866666666667,0.432,0.461466666666667,0.463533333333333,0.4532,0.4738
+"813",0.450733333333333,0.445533333333333,0.476933333333333,0.4696,0.479066666666667,0.471666666666667,0.461133333333333,0.474533333333333,0.501133333333333,0.449933333333333,0.481933333333333,0.497266666666667,0.458133333333333,0.475466666666667,0.481266666666667,0.483533333333333,0.497866666666667,0.5228,0.4318,0.461533333333333,0.463733333333333,0.4532,0.473933333333333
+"814",0.450666666666667,0.445466666666667,0.477066666666667,0.469666666666667,0.479,0.471866666666667,0.461133333333333,0.4744,0.5012,0.4498,0.481866666666667,0.4974,0.458066666666667,0.4756,0.4812,0.483533333333333,0.497933333333333,0.522733333333333,0.431866666666667,0.462,0.463866666666667,0.4532,0.473866666666667
+"815",0.450733333333333,0.445466666666667,0.4772,0.469666666666667,0.478866666666667,0.471866666666667,0.461,0.4744,0.501266666666667,0.449933333333333,0.481933333333333,0.497533333333333,0.458133333333333,0.475866666666667,0.481133333333333,0.483533333333333,0.498266666666667,0.522533333333333,0.431933333333333,0.462266666666667,0.464,0.453266666666667,0.473733333333333
+"816",0.4508,0.445533333333333,0.477266666666667,0.469733333333333,0.478733333333333,0.472,0.461,0.474466666666667,0.501333333333333,0.45,0.482133333333333,0.497666666666667,0.4584,0.476,0.481133333333333,0.483666666666667,0.4984,0.5226,0.432066666666667,0.462266666666667,0.464066666666667,0.453466666666667,0.473733333333333
+"817",0.450733333333333,0.445533333333333,0.4772,0.469733333333333,0.478533333333333,0.471933333333333,0.460866666666667,0.4744,0.5012,0.45,0.482133333333333,0.497666666666667,0.458466666666667,0.475866666666667,0.481066666666667,0.483666666666667,0.4984,0.522666666666667,0.432266666666667,0.462266666666667,0.464066666666667,0.453466666666667,0.4736
+"818",0.450666666666667,0.445666666666667,0.4772,0.469533333333333,0.4784,0.472,0.460866666666667,0.4744,0.501133333333333,0.45,0.4824,0.497733333333333,0.458466666666667,0.4758,0.481133333333333,0.483733333333333,0.4984,0.5228,0.4322,0.462,0.464133333333333,0.4534,0.4736
+"819",0.450733333333333,0.445666666666667,0.477266666666667,0.4696,0.4784,0.471866666666667,0.461,0.474466666666667,0.501133333333333,0.4502,0.482466666666667,0.497733333333333,0.4584,0.475933333333333,0.481133333333333,0.483733333333333,0.498266666666667,0.523066666666667,0.432333333333333,0.4618,0.464266666666667,0.453466666666667,0.4736
+"820",0.4508,0.445733333333333,0.4774,0.469266666666667,0.4782,0.471866666666667,0.461066666666667,0.474466666666667,0.501133333333333,0.450333333333333,0.482466666666667,0.497533333333333,0.4584,0.475866666666667,0.481333333333333,0.483866666666667,0.498466666666667,0.523333333333333,0.4322,0.4618,0.4642,0.453466666666667,0.473466666666667
+"821",0.450933333333333,0.445666666666667,0.477333333333333,0.4688,0.478,0.472,0.461133333333333,0.4744,0.501133333333333,0.4504,0.482466666666667,0.497666666666667,0.4584,0.475933333333333,0.4814,0.4838,0.498533333333333,0.5234,0.432333333333333,0.462066666666667,0.4642,0.453466666666667,0.4734
+"822",0.451133333333333,0.445666666666667,0.4774,0.468666666666667,0.477933333333333,0.4722,0.461266666666667,0.474533333333333,0.5012,0.450333333333333,0.482466666666667,0.497733333333333,0.458266666666667,0.4762,0.481333333333333,0.483733333333333,0.498666666666667,0.523733333333333,0.432533333333333,0.462266666666667,0.464266666666667,0.4536,0.473533333333333
+"823",0.451066666666667,0.445533333333333,0.4774,0.4684,0.478133333333333,0.472133333333333,0.461266666666667,0.474666666666667,0.5012,0.450266666666667,0.482466666666667,0.497666666666667,0.458266666666667,0.476333333333333,0.481133333333333,0.483666666666667,0.4986,0.523733333333333,0.432466666666667,0.462266666666667,0.4642,0.453533333333333,0.473533333333333
+"824",0.4512,0.445666666666667,0.477466666666667,0.468333333333333,0.4784,0.472133333333333,0.461333333333333,0.4748,0.501066666666667,0.4502,0.482466666666667,0.4976,0.458266666666667,0.476266666666667,0.481,0.483533333333333,0.4986,0.5238,0.432333333333333,0.462333333333333,0.464066666666667,0.453466666666667,0.4734
+"825",0.451266666666667,0.445666666666667,0.477666666666667,0.468333333333333,0.478533333333333,0.472333333333333,0.461466666666667,0.474933333333333,0.501133333333333,0.450133333333333,0.482333333333333,0.497533333333333,0.458266666666667,0.476133333333333,0.480866666666667,0.483466666666667,0.498533333333333,0.5242,0.432466666666667,0.4624,0.463933333333333,0.4536,0.4734
+"826",0.4514,0.4456,0.477666666666667,0.4682,0.478933333333333,0.472466666666667,0.4616,0.474866666666667,0.5012,0.4502,0.4822,0.497533333333333,0.4584,0.476066666666667,0.480866666666667,0.483533333333333,0.4986,0.5242,0.432466666666667,0.4626,0.463866666666667,0.453666666666667,0.473466666666667
+"827",0.4514,0.445533333333333,0.477533333333333,0.4682,0.478933333333333,0.472533333333333,0.4616,0.474733333333333,0.5012,0.4502,0.482066666666667,0.4976,0.4584,0.476133333333333,0.480933333333333,0.4836,0.498733333333333,0.524,0.432533333333333,0.462466666666667,0.4638,0.4538,0.473466666666667
+"828",0.4514,0.445533333333333,0.477533333333333,0.4682,0.478866666666667,0.472466666666667,0.4616,0.474933333333333,0.501133333333333,0.4502,0.482133333333333,0.497533333333333,0.458466666666667,0.476133333333333,0.481,0.483533333333333,0.498866666666667,0.523666666666667,0.432533333333333,0.462333333333333,0.463733333333333,0.453733333333333,0.4734
+"829",0.451333333333333,0.445666666666667,0.477466666666667,0.4682,0.478933333333333,0.472333333333333,0.461533333333333,0.475,0.501066666666667,0.450266666666667,0.482133333333333,0.4974,0.458466666666667,0.476,0.480933333333333,0.4836,0.498666666666667,0.523733333333333,0.432733333333333,0.462,0.463733333333333,0.4538,0.4734
+"830",0.4514,0.445866666666667,0.477333333333333,0.468266666666667,0.479133333333333,0.472333333333333,0.461533333333333,0.475133333333333,0.501,0.450733333333333,0.4822,0.497133333333333,0.4584,0.4756,0.481,0.4838,0.498266666666667,0.5236,0.432466666666667,0.461666666666667,0.463733333333333,0.4538,0.473266666666667
+"831",0.4512,0.446,0.4772,0.468533333333333,0.479266666666667,0.4722,0.461666666666667,0.475133333333333,0.500866666666667,0.451,0.482266666666667,0.497066666666667,0.458466666666667,0.4756,0.481066666666667,0.484,0.4984,0.524,0.432333333333333,0.461266666666667,0.463666666666667,0.453866666666667,0.473266666666667
+"832",0.451,0.4462,0.4772,0.468666666666667,0.479266666666667,0.472133333333333,0.461733333333333,0.475266666666667,0.5008,0.4514,0.482466666666667,0.497066666666667,0.458466666666667,0.4758,0.481133333333333,0.483933333333333,0.498533333333333,0.524266666666667,0.432466666666667,0.460866666666667,0.463466666666667,0.4538,0.4732
+"833",0.450733333333333,0.4462,0.477333333333333,0.468666666666667,0.479266666666667,0.472066666666667,0.461933333333333,0.475533333333333,0.500733333333333,0.4514,0.482733333333333,0.497133333333333,0.458533333333333,0.476,0.481133333333333,0.483866666666667,0.498533333333333,0.524466666666667,0.4324,0.4612,0.4634,0.4538,0.473
+"834",0.450666666666667,0.446133333333333,0.4776,0.468866666666667,0.479133333333333,0.472066666666667,0.462066666666667,0.4756,0.5008,0.451133333333333,0.482933333333333,0.4972,0.4588,0.476066666666667,0.481066666666667,0.483733333333333,0.4986,0.5246,0.432333333333333,0.461333333333333,0.4634,0.4538,0.472933333333333
+"835",0.450666666666667,0.446,0.477733333333333,0.468866666666667,0.479333333333333,0.4722,0.462133333333333,0.475666666666667,0.500866666666667,0.451133333333333,0.483133333333333,0.497466666666667,0.458866666666667,0.4762,0.481066666666667,0.4836,0.498866666666667,0.524933333333333,0.432266666666667,0.461666666666667,0.463333333333333,0.4536,0.472866666666667
+"836",0.450733333333333,0.4458,0.478,0.469066666666667,0.4792,0.4724,0.462133333333333,0.4758,0.501,0.450933333333333,0.483266666666667,0.497533333333333,0.458933333333333,0.4762,0.481,0.483533333333333,0.499133333333333,0.525,0.432266666666667,0.4622,0.463133333333333,0.453666666666667,0.472733333333333
+"837",0.451,0.445466666666667,0.478,0.4692,0.4792,0.472666666666667,0.462333333333333,0.4756,0.501,0.450466666666667,0.483266666666667,0.497533333333333,0.458866666666667,0.4762,0.480933333333333,0.483666666666667,0.4994,0.525133333333333,0.432266666666667,0.462333333333333,0.463266666666667,0.453733333333333,0.4728
+"838",0.451133333333333,0.4454,0.477933333333333,0.4692,0.4792,0.472666666666667,0.462333333333333,0.4756,0.501133333333333,0.4504,0.4832,0.4976,0.458866666666667,0.476266666666667,0.480866666666667,0.483666666666667,0.499533333333333,0.5252,0.432266666666667,0.462466666666667,0.4634,0.453866666666667,0.472866666666667
+"839",0.451333333333333,0.4454,0.4778,0.469266666666667,0.479333333333333,0.472733333333333,0.462466666666667,0.475466666666667,0.501133333333333,0.450466666666667,0.483066666666667,0.497666666666667,0.458933333333333,0.4762,0.481,0.4838,0.499533333333333,0.525066666666667,0.432333333333333,0.462466666666667,0.463533333333333,0.454,0.472733333333333
+"840",0.451466666666667,0.445533333333333,0.477666666666667,0.4696,0.4796,0.472733333333333,0.462533333333333,0.475266666666667,0.5012,0.450466666666667,0.482866666666667,0.4976,0.458933333333333,0.476133333333333,0.481,0.483733333333333,0.499466666666667,0.5248,0.432266666666667,0.4626,0.463666666666667,0.454,0.4726
+"841",0.4516,0.445666666666667,0.477733333333333,0.4698,0.479733333333333,0.472866666666667,0.462533333333333,0.475266666666667,0.501,0.450533333333333,0.482866666666667,0.4976,0.4592,0.476133333333333,0.481066666666667,0.483866666666667,0.499533333333333,0.524533333333333,0.432466666666667,0.4626,0.4636,0.4538,0.472533333333333
+"842",0.451866666666667,0.445733333333333,0.477933333333333,0.470066666666667,0.48,0.4726,0.462533333333333,0.475133333333333,0.501,0.450733333333333,0.482666666666667,0.497733333333333,0.4594,0.476133333333333,0.481,0.484066666666667,0.499466666666667,0.5246,0.432666666666667,0.462666666666667,0.4636,0.454,0.472666666666667
+"843",0.452133333333333,0.4458,0.478,0.47,0.479866666666667,0.472533333333333,0.4626,0.475133333333333,0.5012,0.450666666666667,0.482666666666667,0.497733333333333,0.459333333333333,0.476066666666667,0.481,0.484,0.499533333333333,0.524666666666667,0.433066666666667,0.4626,0.4638,0.454333333333333,0.472666666666667
+"844",0.452066666666667,0.445933333333333,0.477933333333333,0.4702,0.4802,0.472466666666667,0.462533333333333,0.4752,0.500933333333333,0.4508,0.482666666666667,0.497533333333333,0.4594,0.476133333333333,0.481066666666667,0.484066666666667,0.4996,0.524533333333333,0.433066666666667,0.462466666666667,0.463866666666667,0.4544,0.4726
+"845",0.452066666666667,0.445933333333333,0.477866666666667,0.4706,0.480266666666667,0.4726,0.4626,0.4752,0.5006,0.451,0.482866666666667,0.497266666666667,0.459533333333333,0.476133333333333,0.4812,0.484066666666667,0.499533333333333,0.524466666666667,0.4332,0.462333333333333,0.463933333333333,0.454333333333333,0.472666666666667
+"846",0.452,0.446,0.4778,0.470866666666667,0.480266666666667,0.472533333333333,0.4628,0.475266666666667,0.500666666666667,0.4514,0.482933333333333,0.497266666666667,0.459866666666667,0.475933333333333,0.481266666666667,0.483866666666667,0.4994,0.524466666666667,0.433133333333333,0.461933333333333,0.464133333333333,0.454266666666667,0.472866666666667
+"847",0.451866666666667,0.446066666666667,0.477866666666667,0.471133333333333,0.480266666666667,0.472466666666667,0.462933333333333,0.4754,0.500666666666667,0.451533333333333,0.483,0.497066666666667,0.460133333333333,0.475866666666667,0.481533333333333,0.4838,0.499266666666667,0.524533333333333,0.4332,0.4618,0.4642,0.4542,0.4728
+"848",0.4516,0.4462,0.477866666666667,0.471266666666667,0.480333333333333,0.472466666666667,0.462933333333333,0.4756,0.500666666666667,0.451733333333333,0.483066666666667,0.497,0.460133333333333,0.4758,0.481666666666667,0.4838,0.499333333333333,0.524733333333333,0.433266666666667,0.461666666666667,0.464266666666667,0.454133333333333,0.472466666666667
+"849",0.4516,0.446266666666667,0.478,0.471533333333333,0.480466666666667,0.472733333333333,0.462866666666667,0.475466666666667,0.5006,0.4518,0.483066666666667,0.497066666666667,0.460266666666667,0.4756,0.481733333333333,0.483666666666667,0.4994,0.5248,0.433266666666667,0.461733333333333,0.464266666666667,0.454133333333333,0.472333333333333
+"850",0.4514,0.446133333333333,0.477866666666667,0.471733333333333,0.480466666666667,0.4728,0.463,0.475533333333333,0.500666666666667,0.451666666666667,0.482933333333333,0.497066666666667,0.460333333333333,0.475733333333333,0.481866666666667,0.483733333333333,0.499333333333333,0.525,0.4334,0.4616,0.4646,0.4542,0.472266666666667
+"851",0.451333333333333,0.446133333333333,0.4778,0.471666666666667,0.4806,0.472933333333333,0.463,0.475666666666667,0.500466666666667,0.4516,0.4826,0.497266666666667,0.460266666666667,0.475933333333333,0.481933333333333,0.483733333333333,0.4994,0.525266666666667,0.433533333333333,0.461733333333333,0.4646,0.454066666666667,0.472333333333333
+"852",0.4514,0.446066666666667,0.477666666666667,0.4718,0.480733333333333,0.472866666666667,0.462933333333333,0.475666666666667,0.5008,0.451533333333333,0.482666666666667,0.497133333333333,0.4602,0.475866666666667,0.481933333333333,0.4838,0.499466666666667,0.525133333333333,0.433533333333333,0.462,0.4646,0.454,0.4724
+"853",0.451466666666667,0.446066666666667,0.4776,0.471866666666667,0.481066666666667,0.472866666666667,0.463,0.475733333333333,0.5008,0.451533333333333,0.482533333333333,0.497133333333333,0.460133333333333,0.4758,0.482266666666667,0.4838,0.4998,0.525066666666667,0.4334,0.462333333333333,0.4648,0.454,0.4724
+"854",0.451466666666667,0.446,0.4778,0.471866666666667,0.4812,0.473066666666667,0.463,0.475733333333333,0.500733333333333,0.4514,0.482533333333333,0.497333333333333,0.4602,0.476066666666667,0.482466666666667,0.4838,0.499933333333333,0.5248,0.433333333333333,0.462466666666667,0.464866666666667,0.454066666666667,0.472466666666667
+"855",0.4514,0.445933333333333,0.4782,0.471666666666667,0.481333333333333,0.473133333333333,0.463,0.4758,0.5008,0.4514,0.4824,0.497466666666667,0.460066666666667,0.476066666666667,0.4824,0.483866666666667,0.500066666666667,0.5248,0.4336,0.462466666666667,0.465,0.454066666666667,0.472466666666667
+"856",0.451266666666667,0.445733333333333,0.478333333333333,0.471533333333333,0.481466666666667,0.473266666666667,0.463133333333333,0.476133333333333,0.5012,0.451266666666667,0.482066666666667,0.4974,0.460066666666667,0.476066666666667,0.482533333333333,0.484,0.5002,0.5248,0.433666666666667,0.4624,0.465133333333333,0.454133333333333,0.4724
+"857",0.4514,0.445666666666667,0.478333333333333,0.471666666666667,0.481533333333333,0.4734,0.463333333333333,0.476466666666667,0.5012,0.451266666666667,0.481933333333333,0.4976,0.4602,0.476466666666667,0.482466666666667,0.483866666666667,0.5002,0.524933333333333,0.433666666666667,0.4624,0.465133333333333,0.454333333333333,0.4724
+"858",0.4516,0.445733333333333,0.478333333333333,0.471733333333333,0.481666666666667,0.473466666666667,0.463466666666667,0.476666666666667,0.501066666666667,0.451466666666667,0.481866666666667,0.497533333333333,0.460266666666667,0.4764,0.4824,0.483866666666667,0.500333333333333,0.525,0.433666666666667,0.4624,0.465266666666667,0.454333333333333,0.472266666666667
+"859",0.451866666666667,0.445866666666667,0.4784,0.471933333333333,0.481733333333333,0.4734,0.463666666666667,0.4768,0.500933333333333,0.4516,0.481933333333333,0.497266666666667,0.4604,0.475933333333333,0.482333333333333,0.483733333333333,0.500266666666667,0.525266666666667,0.4336,0.4624,0.465333333333333,0.4542,0.472333333333333
+"860",0.452,0.446066666666667,0.478133333333333,0.4722,0.4818,0.4732,0.464,0.476933333333333,0.500866666666667,0.451733333333333,0.482,0.497266666666667,0.4606,0.476133333333333,0.482533333333333,0.4836,0.5004,0.525266666666667,0.433733333333333,0.4622,0.465466666666667,0.4544,0.4724
+"861",0.452266666666667,0.446066666666667,0.478,0.472466666666667,0.482066666666667,0.473066666666667,0.464066666666667,0.476866666666667,0.500733333333333,0.4518,0.482333333333333,0.497333333333333,0.4608,0.476066666666667,0.482733333333333,0.483666666666667,0.500466666666667,0.525266666666667,0.433866666666667,0.462,0.465666666666667,0.4544,0.472333333333333
+"862",0.452133333333333,0.446133333333333,0.478,0.472933333333333,0.482,0.473066666666667,0.464266666666667,0.476733333333333,0.500733333333333,0.452,0.482466666666667,0.497533333333333,0.4608,0.476,0.482733333333333,0.483666666666667,0.5002,0.5254,0.433933333333333,0.462066666666667,0.465666666666667,0.4544,0.4722
+"863",0.452133333333333,0.4462,0.477933333333333,0.473466666666667,0.482066666666667,0.473066666666667,0.464333333333333,0.4766,0.5008,0.4522,0.482666666666667,0.4974,0.460666666666667,0.475933333333333,0.482866666666667,0.4836,0.5002,0.525533333333333,0.434066666666667,0.461866666666667,0.4656,0.4544,0.472133333333333
+"864",0.452133333333333,0.446133333333333,0.477933333333333,0.473933333333333,0.482133333333333,0.473133333333333,0.464333333333333,0.476266666666667,0.500666666666667,0.452133333333333,0.4832,0.4972,0.460733333333333,0.475933333333333,0.483,0.483533333333333,0.5002,0.526,0.433933333333333,0.461666666666667,0.4656,0.454333333333333,0.472333333333333
+"865",0.452266666666667,0.4462,0.477866666666667,0.474066666666667,0.482266666666667,0.473133333333333,0.464266666666667,0.476133333333333,0.500466666666667,0.452266666666667,0.483533333333333,0.497066666666667,0.460733333333333,0.4756,0.4832,0.483533333333333,0.500266666666667,0.526066666666667,0.4336,0.4616,0.465733333333333,0.454466666666667,0.472133333333333
+"866",0.452266666666667,0.446333333333333,0.477733333333333,0.474266666666667,0.482266666666667,0.472933333333333,0.464066666666667,0.476066666666667,0.500466666666667,0.4526,0.483933333333333,0.497,0.460733333333333,0.4754,0.4834,0.483866666666667,0.5002,0.5264,0.433533333333333,0.461333333333333,0.465666666666667,0.454533333333333,0.472133333333333
+"867",0.452066666666667,0.446533333333333,0.477533333333333,0.4742,0.482266666666667,0.472866666666667,0.464066666666667,0.476066666666667,0.5004,0.4528,0.4842,0.497066666666667,0.4608,0.4754,0.483666666666667,0.484133333333333,0.4998,0.5266,0.433133333333333,0.461133333333333,0.4656,0.454466666666667,0.472133333333333
+"868",0.4522,0.446666666666667,0.477466666666667,0.474133333333333,0.482533333333333,0.473133333333333,0.463933333333333,0.476266666666667,0.500066666666667,0.452933333333333,0.484466666666667,0.4968,0.4606,0.475333333333333,0.483733333333333,0.483866666666667,0.4996,0.5268,0.433066666666667,0.461,0.4656,0.454466666666667,0.472
+"869",0.452333333333333,0.446733333333333,0.477466666666667,0.474066666666667,0.482933333333333,0.473266666666667,0.4638,0.476333333333333,0.5,0.453,0.4844,0.496533333333333,0.460333333333333,0.475333333333333,0.483666666666667,0.483866666666667,0.499733333333333,0.526866666666667,0.433,0.461133333333333,0.4656,0.454466666666667,0.471866666666667
+"870",0.452066666666667,0.4466,0.4776,0.473866666666667,0.483,0.473133333333333,0.463866666666667,0.476466666666667,0.500266666666667,0.452933333333333,0.484266666666667,0.496733333333333,0.4604,0.475666666666667,0.483666666666667,0.4838,0.500133333333333,0.526666666666667,0.432933333333333,0.4616,0.465666666666667,0.4544,0.472
+"871",0.451933333333333,0.4466,0.477866666666667,0.4736,0.4832,0.473066666666667,0.463866666666667,0.476466666666667,0.5004,0.452666666666667,0.484,0.497066666666667,0.4604,0.4758,0.4834,0.4838,0.5004,0.526666666666667,0.432933333333333,0.462133333333333,0.465666666666667,0.454333333333333,0.472
+"872",0.451733333333333,0.4464,0.478333333333333,0.4732,0.483133333333333,0.473266666666667,0.4638,0.4766,0.500466666666667,0.4524,0.483733333333333,0.4972,0.4606,0.475933333333333,0.483133333333333,0.483866666666667,0.500666666666667,0.526733333333333,0.433,0.462733333333333,0.4658,0.454266666666667,0.472066666666667
+"873",0.4516,0.445933333333333,0.478266666666667,0.473066666666667,0.4832,0.473266666666667,0.463933333333333,0.476533333333333,0.500466666666667,0.451866666666667,0.483666666666667,0.497333333333333,0.460733333333333,0.476133333333333,0.4828,0.483866666666667,0.5008,0.526733333333333,0.433,0.463133333333333,0.465666666666667,0.4544,0.472
+"874",0.451466666666667,0.4458,0.478266666666667,0.473133333333333,0.483,0.473266666666667,0.464,0.4764,0.500533333333333,0.451533333333333,0.483666666666667,0.497466666666667,0.4608,0.476333333333333,0.482733333333333,0.4838,0.501,0.526266666666667,0.433066666666667,0.463533333333333,0.465666666666667,0.4542,0.471733333333333
+"875",0.4514,0.445866666666667,0.478333333333333,0.473266666666667,0.4828,0.473333333333333,0.464,0.476333333333333,0.500733333333333,0.451333333333333,0.4838,0.497466666666667,0.460933333333333,0.476466666666667,0.482666666666667,0.483933333333333,0.501266666666667,0.526,0.433,0.4636,0.465733333333333,0.454266666666667,0.471266666666667
+"876",0.4514,0.445666666666667,0.4784,0.473466666666667,0.482866666666667,0.4734,0.464266666666667,0.476333333333333,0.500866666666667,0.4512,0.483666666666667,0.497466666666667,0.461066666666667,0.476266666666667,0.4826,0.4838,0.5016,0.525866666666667,0.433,0.463533333333333,0.465666666666667,0.454333333333333,0.471733333333333
+"877",0.451533333333333,0.4456,0.478333333333333,0.473266666666667,0.482533333333333,0.4734,0.464266666666667,0.476533333333333,0.500933333333333,0.4514,0.483866666666667,0.4976,0.461,0.4764,0.482466666666667,0.483866666666667,0.5016,0.5258,0.433,0.463533333333333,0.4656,0.454266666666667,0.4718
+"878",0.451666666666667,0.4456,0.478466666666667,0.473466666666667,0.482466666666667,0.4734,0.4644,0.476333333333333,0.5008,0.4514,0.484133333333333,0.497733333333333,0.461066666666667,0.4764,0.482466666666667,0.484066666666667,0.5012,0.5258,0.433133333333333,0.463533333333333,0.465466666666667,0.4542,0.4716
+"879",0.451933333333333,0.445733333333333,0.478333333333333,0.473466666666667,0.482066666666667,0.473466666666667,0.464466666666667,0.476333333333333,0.500866666666667,0.4516,0.4842,0.497866666666667,0.461133333333333,0.476266666666667,0.482466666666667,0.484,0.501333333333333,0.525866666666667,0.433133333333333,0.463466666666667,0.465666666666667,0.4544,0.471666666666667
+"880",0.452133333333333,0.445933333333333,0.4784,0.473133333333333,0.481866666666667,0.473466666666667,0.464333333333333,0.476333333333333,0.500866666666667,0.4516,0.484333333333333,0.497866666666667,0.461066666666667,0.476266666666667,0.482466666666667,0.484,0.5014,0.526066666666667,0.433066666666667,0.463266666666667,0.465466666666667,0.4546,0.471666666666667
+"881",0.4522,0.446,0.4786,0.472533333333333,0.481466666666667,0.473466666666667,0.4644,0.476466666666667,0.5006,0.451533333333333,0.484,0.497733333333333,0.461,0.476333333333333,0.482666666666667,0.484,0.501266666666667,0.5258,0.433266666666667,0.463133333333333,0.465466666666667,0.454466666666667,0.4718
+"882",0.4524,0.446,0.478466666666667,0.4718,0.481333333333333,0.4736,0.464466666666667,0.4764,0.500533333333333,0.4516,0.4838,0.4976,0.4608,0.476133333333333,0.482666666666667,0.484,0.501266666666667,0.525866666666667,0.4332,0.463066666666667,0.4654,0.454466666666667,0.4718
+"883",0.452733333333333,0.446,0.4784,0.4712,0.481133333333333,0.4736,0.464466666666667,0.476333333333333,0.500533333333333,0.451866666666667,0.4834,0.4974,0.460733333333333,0.476066666666667,0.4826,0.484,0.5014,0.5256,0.433333333333333,0.4628,0.465666666666667,0.4546,0.471666666666667
+"884",0.452733333333333,0.446066666666667,0.478466666666667,0.470933333333333,0.481133333333333,0.4736,0.4644,0.4762,0.500333333333333,0.452,0.483,0.497533333333333,0.460733333333333,0.4762,0.482733333333333,0.484066666666667,0.5012,0.525666666666667,0.433466666666667,0.463066666666667,0.465533333333333,0.454666666666667,0.4714
+"885",0.4528,0.445933333333333,0.478466666666667,0.471,0.481133333333333,0.473466666666667,0.4644,0.476,0.500333333333333,0.452,0.482866666666667,0.497533333333333,0.460933333333333,0.476133333333333,0.483,0.483866666666667,0.501133333333333,0.5256,0.433533333333333,0.463266666666667,0.465466666666667,0.454733333333333,0.471333333333333
+"886",0.452733333333333,0.446,0.4784,0.471,0.480933333333333,0.4734,0.464333333333333,0.476133333333333,0.500533333333333,0.452133333333333,0.482933333333333,0.497466666666667,0.461,0.476333333333333,0.4828,0.483933333333333,0.501466666666667,0.525466666666667,0.433533333333333,0.4634,0.4658,0.455066666666667,0.4712
+"887",0.4526,0.445933333333333,0.478466666666667,0.471066666666667,0.4808,0.473333333333333,0.464266666666667,0.476,0.5004,0.451733333333333,0.483133333333333,0.4976,0.4612,0.476333333333333,0.482666666666667,0.483866666666667,0.501733333333333,0.525266666666667,0.4336,0.4634,0.4656,0.455066666666667,0.4712
+"888",0.452266666666667,0.4458,0.478466666666667,0.471133333333333,0.480666666666667,0.473266666666667,0.464266666666667,0.475933333333333,0.500066666666667,0.4516,0.4832,0.497666666666667,0.461466666666667,0.4762,0.482666666666667,0.484,0.501733333333333,0.525466666666667,0.433666666666667,0.463133333333333,0.465533333333333,0.454933333333333,0.4712
+"889",0.452133333333333,0.4458,0.478466666666667,0.471533333333333,0.480666666666667,0.4732,0.4644,0.4762,0.5,0.451866666666667,0.483466666666667,0.497133333333333,0.4614,0.475866666666667,0.4828,0.483933333333333,0.5012,0.5258,0.4338,0.4624,0.4654,0.454733333333333,0.471266666666667
+"890",0.451933333333333,0.4458,0.4784,0.4716,0.480733333333333,0.473133333333333,0.464333333333333,0.4762,0.4998,0.452133333333333,0.483733333333333,0.497066666666667,0.461466666666667,0.4756,0.4828,0.483933333333333,0.501133333333333,0.526133333333333,0.4338,0.462,0.4654,0.4546,0.471333333333333
+"891",0.451866666666667,0.446,0.4782,0.471733333333333,0.4806,0.473,0.464333333333333,0.4764,0.499666666666667,0.4524,0.483866666666667,0.497066666666667,0.461533333333333,0.475466666666667,0.482666666666667,0.4838,0.501,0.526733333333333,0.433666666666667,0.4616,0.465466666666667,0.454533333333333,0.4714
+"892",0.451866666666667,0.446,0.478066666666667,0.471533333333333,0.480666666666667,0.473,0.4644,0.476533333333333,0.499933333333333,0.452466666666667,0.483933333333333,0.4966,0.461666666666667,0.475533333333333,0.4826,0.483933333333333,0.501066666666667,0.5272,0.433533333333333,0.461733333333333,0.465466666666667,0.454533333333333,0.471333333333333
+"893",0.451866666666667,0.445866666666667,0.4778,0.471266666666667,0.4806,0.473133333333333,0.464466666666667,0.4764,0.499933333333333,0.4524,0.483733333333333,0.4966,0.461666666666667,0.475466666666667,0.482733333333333,0.4838,0.501,0.527533333333333,0.433533333333333,0.4622,0.4654,0.454533333333333,0.471066666666667
+"894",0.451866666666667,0.445733333333333,0.477666666666667,0.4712,0.480733333333333,0.473066666666667,0.464533333333333,0.476333333333333,0.499866666666667,0.452333333333333,0.483466666666667,0.496733333333333,0.461666666666667,0.4752,0.4826,0.483666666666667,0.501133333333333,0.5276,0.433666666666667,0.462266666666667,0.4654,0.454466666666667,0.471133333333333
+"895",0.452,0.4458,0.478,0.471,0.480866666666667,0.4734,0.4646,0.4762,0.5,0.452066666666667,0.482933333333333,0.496933333333333,0.461533333333333,0.4752,0.4824,0.4836,0.501066666666667,0.5276,0.4336,0.462333333333333,0.4654,0.454533333333333,0.4712
+"896",0.452,0.4458,0.478,0.470933333333333,0.481133333333333,0.4734,0.464666666666667,0.476133333333333,0.499933333333333,0.452,0.4828,0.497066666666667,0.4614,0.4754,0.482133333333333,0.483533333333333,0.500866666666667,0.527266666666667,0.433533333333333,0.462333333333333,0.465533333333333,0.454533333333333,0.471133333333333
+"897",0.452,0.4458,0.477933333333333,0.4712,0.481133333333333,0.473533333333333,0.464666666666667,0.476133333333333,0.4998,0.452066666666667,0.482333333333333,0.496733333333333,0.461533333333333,0.475533333333333,0.482266666666667,0.4834,0.500933333333333,0.5268,0.433533333333333,0.462266666666667,0.465666666666667,0.4546,0.471066666666667
+"898",0.4518,0.445866666666667,0.477866666666667,0.4712,0.481133333333333,0.4732,0.464533333333333,0.476133333333333,0.499866666666667,0.452,0.482266666666667,0.496733333333333,0.461533333333333,0.475466666666667,0.4822,0.483266666666667,0.500866666666667,0.526733333333333,0.433666666666667,0.462066666666667,0.4656,0.454533333333333,0.471066666666667
+"899",0.4516,0.445866666666667,0.477866666666667,0.471266666666667,0.481066666666667,0.473066666666667,0.464533333333333,0.4762,0.4998,0.4522,0.482333333333333,0.497,0.461666666666667,0.475266666666667,0.482066666666667,0.4834,0.500866666666667,0.5264,0.433866666666667,0.4618,0.465466666666667,0.4544,0.470866666666667
+"900",0.4514,0.445866666666667,0.4778,0.471466666666667,0.480866666666667,0.473133333333333,0.4644,0.4762,0.4994,0.4524,0.482333333333333,0.4968,0.461466666666667,0.475,0.482,0.483333333333333,0.500733333333333,0.526266666666667,0.434,0.4618,0.465466666666667,0.4544,0.470866666666667
+"901",0.451333333333333,0.446,0.4776,0.4716,0.480866666666667,0.473,0.464333333333333,0.476133333333333,0.499333333333333,0.452466666666667,0.482266666666667,0.4966,0.4612,0.474733333333333,0.482066666666667,0.4834,0.5006,0.526066666666667,0.434133333333333,0.461533333333333,0.4654,0.4544,0.470866666666667
+"902",0.451533333333333,0.446066666666667,0.477266666666667,0.471733333333333,0.481,0.472933333333333,0.4646,0.476266666666667,0.499133333333333,0.4522,0.482266666666667,0.496333333333333,0.461066666666667,0.474666666666667,0.482266666666667,0.483466666666667,0.500466666666667,0.526266666666667,0.434066666666667,0.461266666666667,0.465333333333333,0.454333333333333,0.470866666666667
+"903",0.4514,0.446066666666667,0.477133333333333,0.471933333333333,0.481066666666667,0.472933333333333,0.464533333333333,0.4766,0.499333333333333,0.452666666666667,0.482333333333333,0.4962,0.460933333333333,0.4746,0.482066666666667,0.4836,0.500266666666667,0.526266666666667,0.434133333333333,0.461066666666667,0.465466666666667,0.454266666666667,0.470933333333333
+"904",0.4516,0.446133333333333,0.477266666666667,0.472133333333333,0.481066666666667,0.472666666666667,0.464333333333333,0.4766,0.499333333333333,0.452866666666667,0.482533333333333,0.496133333333333,0.460866666666667,0.4746,0.482333333333333,0.4836,0.500133333333333,0.526333333333333,0.434133333333333,0.460866666666667,0.465533333333333,0.454333333333333,0.4708
+"905",0.451933333333333,0.4462,0.477466666666667,0.472266666666667,0.481133333333333,0.472533333333333,0.464333333333333,0.476733333333333,0.498866666666667,0.452933333333333,0.4826,0.496333333333333,0.460866666666667,0.474666666666667,0.4826,0.483533333333333,0.5004,0.526533333333333,0.434066666666667,0.460866666666667,0.4656,0.454666666666667,0.4706
+"906",0.452,0.446266666666667,0.477533333333333,0.4722,0.481333333333333,0.472533333333333,0.464266666666667,0.476866666666667,0.498733333333333,0.452866666666667,0.4824,0.496466666666667,0.4608,0.474666666666667,0.482666666666667,0.483466666666667,0.500466666666667,0.526733333333333,0.434266666666667,0.460933333333333,0.465733333333333,0.454666666666667,0.470666666666667
+"907",0.451933333333333,0.4462,0.477666666666667,0.472066666666667,0.481466666666667,0.472533333333333,0.464266666666667,0.476933333333333,0.4988,0.452733333333333,0.482333333333333,0.4964,0.460733333333333,0.474866666666667,0.4828,0.4834,0.500533333333333,0.5268,0.4342,0.461066666666667,0.465933333333333,0.454733333333333,0.4706
+"908",0.452,0.446,0.477733333333333,0.4722,0.481666666666667,0.4726,0.4644,0.476933333333333,0.498933333333333,0.452533333333333,0.4822,0.4964,0.460866666666667,0.474866666666667,0.482733333333333,0.483266666666667,0.5006,0.5266,0.434066666666667,0.461266666666667,0.465933333333333,0.454733333333333,0.470533333333333
+"909",0.452133333333333,0.4462,0.477666666666667,0.472466666666667,0.481933333333333,0.472666666666667,0.464533333333333,0.4768,0.498933333333333,0.452666666666667,0.482133333333333,0.496333333333333,0.460933333333333,0.4748,0.4826,0.483266666666667,0.5006,0.5264,0.433733333333333,0.4614,0.4658,0.4546,0.470533333333333
+"910",0.4522,0.446333333333333,0.477666666666667,0.472733333333333,0.4822,0.4726,0.464533333333333,0.4768,0.499066666666667,0.452733333333333,0.482133333333333,0.496266666666667,0.461066666666667,0.474733333333333,0.4826,0.4832,0.5004,0.526133333333333,0.4336,0.4614,0.4658,0.454666666666667,0.4706
+"911",0.451933333333333,0.4464,0.4772,0.473333333333333,0.482466666666667,0.4728,0.464666666666667,0.476533333333333,0.498866666666667,0.452866666666667,0.482266666666667,0.495933333333333,0.461066666666667,0.474666666666667,0.482533333333333,0.483133333333333,0.5004,0.526266666666667,0.4336,0.4612,0.4658,0.454466666666667,0.4706
+"912",0.451666666666667,0.446266666666667,0.477133333333333,0.473466666666667,0.482533333333333,0.472733333333333,0.464466666666667,0.476333333333333,0.4988,0.4528,0.482333333333333,0.496066666666667,0.461066666666667,0.474533333333333,0.482533333333333,0.4832,0.500466666666667,0.5264,0.4334,0.4612,0.4658,0.454333333333333,0.4706
+"913",0.451466666666667,0.446133333333333,0.477066666666667,0.474133333333333,0.482733333333333,0.4726,0.464333333333333,0.4764,0.4988,0.4528,0.482466666666667,0.496266666666667,0.461066666666667,0.474533333333333,0.482466666666667,0.483066666666667,0.5004,0.526733333333333,0.433533333333333,0.461133333333333,0.465866666666667,0.4544,0.470466666666667
+"914",0.4514,0.445733333333333,0.477066666666667,0.474266666666667,0.482933333333333,0.472666666666667,0.464533333333333,0.476466666666667,0.498666666666667,0.452466666666667,0.482466666666667,0.496533333333333,0.461133333333333,0.4748,0.482466666666667,0.483066666666667,0.5006,0.526666666666667,0.433666666666667,0.461466666666667,0.466,0.4544,0.4706
+"915",0.451266666666667,0.445333333333333,0.477533333333333,0.474533333333333,0.4828,0.4728,0.464533333333333,0.476666666666667,0.498866666666667,0.452066666666667,0.482533333333333,0.496533333333333,0.4612,0.4752,0.482333333333333,0.483,0.500733333333333,0.526466666666667,0.433666666666667,0.462133333333333,0.4662,0.4542,0.470666666666667
+"916",0.4514,0.4452,0.4776,0.4746,0.4828,0.472933333333333,0.464333333333333,0.476666666666667,0.499266666666667,0.451866666666667,0.482866666666667,0.496466666666667,0.461133333333333,0.4752,0.482133333333333,0.483066666666667,0.5008,0.5264,0.4338,0.462266666666667,0.466333333333333,0.454266666666667,0.470466666666667
+"917",0.451533333333333,0.4452,0.4778,0.474666666666667,0.4826,0.473066666666667,0.464,0.476533333333333,0.499266666666667,0.4516,0.4828,0.496666666666667,0.4612,0.475066666666667,0.482066666666667,0.4832,0.501266666666667,0.5262,0.433733333333333,0.462333333333333,0.466333333333333,0.4544,0.470466666666667
+"918",0.451733333333333,0.4452,0.478,0.4748,0.482666666666667,0.473133333333333,0.464066666666667,0.4766,0.498933333333333,0.451533333333333,0.482666666666667,0.497,0.461066666666667,0.474933333333333,0.482133333333333,0.4832,0.501466666666667,0.525866666666667,0.433666666666667,0.462,0.4664,0.454666666666667,0.4704
+"919",0.451866666666667,0.4454,0.4776,0.474533333333333,0.4826,0.473066666666667,0.463933333333333,0.476733333333333,0.498866666666667,0.4516,0.4826,0.496733333333333,0.461066666666667,0.474733333333333,0.482333333333333,0.4832,0.5014,0.525666666666667,0.433533333333333,0.461933333333333,0.466266666666667,0.4546,0.4702
+"920",0.4518,0.4456,0.477533333333333,0.4744,0.4828,0.4728,0.464066666666667,0.4768,0.498733333333333,0.451866666666667,0.482466666666667,0.496533333333333,0.460933333333333,0.474733333333333,0.4824,0.483133333333333,0.5012,0.525533333333333,0.433733333333333,0.461933333333333,0.4664,0.4544,0.470266666666667
+"921",0.451666666666667,0.445733333333333,0.477466666666667,0.474333333333333,0.4832,0.4726,0.464133333333333,0.4768,0.498533333333333,0.452133333333333,0.4824,0.496466666666667,0.461,0.475,0.4822,0.483066666666667,0.500733333333333,0.5256,0.433733333333333,0.4618,0.4664,0.454466666666667,0.470333333333333
+"922",0.451333333333333,0.4458,0.4776,0.4742,0.483333333333333,0.4726,0.463933333333333,0.476733333333333,0.498533333333333,0.452133333333333,0.482266666666667,0.4962,0.460933333333333,0.474866666666667,0.482333333333333,0.482866666666667,0.5006,0.5256,0.4336,0.461733333333333,0.4664,0.454466666666667,0.4702
+"923",0.450933333333333,0.4456,0.477466666666667,0.4744,0.483333333333333,0.472466666666667,0.463866666666667,0.476733333333333,0.498466666666667,0.451933333333333,0.4822,0.496,0.460866666666667,0.474733333333333,0.482266666666667,0.482866666666667,0.5006,0.525333333333333,0.433266666666667,0.461466666666667,0.466533333333333,0.454333333333333,0.47
+"924",0.450933333333333,0.4456,0.4774,0.4746,0.483666666666667,0.472533333333333,0.464066666666667,0.476866666666667,0.498133333333333,0.452066666666667,0.482133333333333,0.496266666666667,0.460933333333333,0.474466666666667,0.482333333333333,0.483066666666667,0.500733333333333,0.525733333333333,0.433266666666667,0.461066666666667,0.466466666666667,0.4542,0.470066666666667
+"925",0.450866666666667,0.445466666666667,0.477,0.474933333333333,0.484,0.472333333333333,0.464133333333333,0.4768,0.497866666666667,0.452066666666667,0.482266666666667,0.4962,0.460866666666667,0.474533333333333,0.482266666666667,0.482933333333333,0.5006,0.525866666666667,0.432866666666667,0.461066666666667,0.466533333333333,0.4542,0.469733333333333
+"926",0.450933333333333,0.445466666666667,0.477,0.4752,0.484333333333333,0.472066666666667,0.464066666666667,0.476733333333333,0.497933333333333,0.451933333333333,0.482466666666667,0.496066666666667,0.460733333333333,0.474533333333333,0.4824,0.482733333333333,0.500466666666667,0.526066666666667,0.432733333333333,0.461266666666667,0.466466666666667,0.454133333333333,0.469333333333333
+"927",0.451,0.445066666666667,0.476866666666667,0.475133333333333,0.484066666666667,0.472066666666667,0.4642,0.4766,0.498066666666667,0.451933333333333,0.482666666666667,0.496266666666667,0.4608,0.474733333333333,0.4824,0.483,0.500666666666667,0.526133333333333,0.432733333333333,0.461533333333333,0.466666666666667,0.4542,0.469733333333333
+"928",0.450733333333333,0.444866666666667,0.477066666666667,0.475066666666667,0.483666666666667,0.4722,0.464266666666667,0.476533333333333,0.498133333333333,0.451533333333333,0.4826,0.496066666666667,0.460733333333333,0.474666666666667,0.482266666666667,0.482933333333333,0.500733333333333,0.526133333333333,0.4326,0.462,0.466666666666667,0.454066666666667,0.469933333333333
+"929",0.450666666666667,0.444733333333333,0.476866666666667,0.474866666666667,0.483466666666667,0.4722,0.464133333333333,0.476666666666667,0.497933333333333,0.451,0.4826,0.4958,0.460533333333333,0.474466666666667,0.482133333333333,0.4828,0.5006,0.525933333333333,0.432533333333333,0.462133333333333,0.466533333333333,0.454066666666667,0.469533333333333
+"930",0.450666666666667,0.444466666666667,0.477066666666667,0.474733333333333,0.4834,0.472066666666667,0.464066666666667,0.4766,0.498133333333333,0.450733333333333,0.4822,0.496,0.460533333333333,0.474733333333334,0.482066666666667,0.482933333333333,0.5008,0.525666666666667,0.432266666666667,0.4622,0.4668,0.4542,0.469533333333333
+"931",0.450933333333333,0.444333333333333,0.477133333333333,0.474333333333333,0.483266666666667,0.472066666666667,0.464066666666667,0.476533333333333,0.497933333333333,0.4508,0.482,0.496,0.4606,0.474733333333334,0.482133333333333,0.482866666666667,0.500933333333333,0.5254,0.432333333333333,0.4622,0.4668,0.454066666666667,0.4696
+"932",0.451,0.444066666666667,0.4772,0.474066666666667,0.4832,0.472066666666667,0.463933333333333,0.476533333333333,0.497533333333333,0.450333333333333,0.481866666666667,0.496266666666667,0.460666666666667,0.4744,0.481666666666667,0.4826,0.5008,0.525,0.4326,0.462133333333333,0.466666666666667,0.454133333333333,0.469266666666667
+"933",0.450933333333333,0.444,0.4772,0.473866666666667,0.4826,0.472133333333333,0.463866666666667,0.4764,0.497466666666667,0.4502,0.481466666666667,0.496066666666667,0.4606,0.474333333333333,0.481466666666667,0.4824,0.500666666666667,0.5248,0.432733333333333,0.462066666666667,0.466733333333333,0.454066666666667,0.469066666666667
+"934",0.4508,0.444,0.477,0.473733333333333,0.482466666666667,0.472066666666667,0.463666666666667,0.4762,0.497266666666667,0.450333333333333,0.4812,0.495666666666667,0.4606,0.474133333333333,0.481333333333333,0.482266666666667,0.500266666666667,0.524533333333333,0.4328,0.462066666666667,0.4668,0.453866666666667,0.468866666666666
+"935",0.4508,0.444066666666667,0.476733333333333,0.4736,0.481933333333333,0.471666666666667,0.463466666666667,0.476,0.497266666666667,0.450533333333333,0.4812,0.4956,0.460266666666667,0.4736,0.4814,0.4824,0.499933333333333,0.5244,0.433,0.461333333333333,0.466533333333333,0.4536,0.4686
+"936",0.450733333333333,0.4442,0.4764,0.473533333333333,0.482066666666667,0.471666666666667,0.463466666666667,0.475933333333333,0.497066666666667,0.4506,0.4814,0.495333333333333,0.460266666666667,0.473133333333333,0.481466666666667,0.482266666666667,0.4996,0.5244,0.433066666666667,0.460866666666667,0.466533333333333,0.453666666666667,0.4686
+"937",0.450733333333333,0.444,0.476266666666667,0.4736,0.482066666666667,0.471533333333333,0.463333333333333,0.475866666666667,0.4968,0.450733333333333,0.481533333333333,0.495266666666667,0.4604,0.4728,0.481466666666667,0.482066666666667,0.499533333333333,0.524733333333333,0.433133333333333,0.460333333333333,0.4666,0.453466666666667,0.468533333333333
+"938",0.450666666666667,0.444466666666667,0.4758,0.473666666666667,0.482266666666667,0.471466666666667,0.462933333333333,0.475666666666667,0.496133333333333,0.450533333333333,0.481666666666667,0.4948,0.459733333333333,0.4728,0.481533333333333,0.481933333333333,0.499333333333333,0.524933333333333,0.432666666666667,0.459933333333333,0.4664,0.453466666666667,0.468333333333333
+"939",0.450666666666667,0.4446,0.4758,0.473666666666667,0.482133333333333,0.471,0.462733333333333,0.475333333333333,0.495866666666667,0.4508,0.4818,0.494533333333333,0.459666666666667,0.472466666666667,0.481466666666667,0.481866666666667,0.498866666666667,0.5254,0.432466666666667,0.459466666666667,0.4664,0.453266666666667,0.468133333333333
+"940",0.4502,0.4444,0.475666666666667,0.473466666666667,0.481933333333333,0.470666666666667,0.4628,0.4752,0.495466666666667,0.451,0.481933333333333,0.494333333333333,0.459666666666667,0.472133333333333,0.481333333333333,0.4818,0.498733333333333,0.525666666666667,0.432133333333333,0.4594,0.466466666666667,0.4532,0.468066666666667
+"941",0.449933333333333,0.444133333333333,0.475533333333333,0.4732,0.482066666666667,0.4706,0.4628,0.474933333333333,0.495266666666667,0.451133333333333,0.481933333333333,0.494333333333333,0.459533333333333,0.472133333333333,0.481333333333333,0.4816,0.498333333333333,0.525933333333333,0.431933333333333,0.459333333333333,0.466333333333333,0.453066666666667,0.467933333333333
+"942",0.449733333333333,0.444066666666667,0.475333333333333,0.4728,0.482333333333333,0.4706,0.4628,0.474733333333333,0.495133333333333,0.450866666666667,0.481866666666667,0.494266666666667,0.459,0.472066666666667,0.4812,0.4816,0.498266666666667,0.526066666666667,0.431733333333333,0.4594,0.466133333333333,0.452933333333333,0.467866666666667
+"943",0.449666666666667,0.443866666666667,0.475466666666667,0.4726,0.482266666666667,0.470666666666667,0.462466666666667,0.474466666666667,0.495266666666667,0.450733333333333,0.481733333333333,0.494066666666667,0.458866666666667,0.4718,0.481066666666667,0.481666666666667,0.498333333333333,0.526066666666667,0.431266666666667,0.459466666666667,0.465866666666667,0.452733333333333,0.4678
+"944",0.449333333333333,0.443533333333333,0.475533333333333,0.472666666666667,0.482266666666667,0.4708,0.4622,0.4744,0.495266666666667,0.450333333333333,0.481466666666667,0.4942,0.4588,0.4716,0.480866666666667,0.4814,0.498333333333333,0.525866666666667,0.430866666666667,0.459733333333333,0.465466666666667,0.452533333333333,0.4676
+"945",0.448866666666667,0.443533333333333,0.475333333333333,0.4726,0.482,0.470533333333333,0.4622,0.4742,0.495066666666667,0.449933333333333,0.481066666666667,0.494133333333333,0.458866666666667,0.471666666666667,0.4804,0.4812,0.498,0.525466666666667,0.430733333333333,0.4598,0.465266666666667,0.452466666666667,0.4672
+"946",0.449,0.443533333333333,0.475,0.4722,0.481466666666667,0.4704,0.462066666666667,0.474066666666667,0.494933333333333,0.449533333333333,0.480733333333333,0.493866666666667,0.459,0.471733333333333,0.480266666666667,0.481,0.497933333333333,0.525133333333333,0.430533333333333,0.459733333333333,0.465,0.4522,0.467
+"947",0.448733333333333,0.443,0.474733333333333,0.4718,0.481,0.470066666666667,0.461866666666667,0.473866666666667,0.494866666666667,0.449533333333333,0.480533333333333,0.493466666666667,0.458933333333333,0.4716,0.48,0.480933333333333,0.4976,0.524733333333333,0.4306,0.4596,0.464866666666667,0.451866666666667,0.466933333333333
+"948",0.448466666666667,0.442533333333333,0.474466666666667,0.471533333333333,0.4806,0.469533333333333,0.461466666666667,0.4738,0.494333333333333,0.449333333333333,0.4804,0.493333333333333,0.458733333333333,0.471533333333333,0.48,0.480933333333333,0.497466666666667,0.524266666666667,0.430733333333333,0.4594,0.464666666666667,0.4518,0.466866666666667
+"949",0.448333333333333,0.442533333333333,0.474266666666667,0.4712,0.480066666666667,0.469533333333333,0.461333333333333,0.473666666666667,0.493866666666667,0.448733333333333,0.480266666666667,0.493266666666667,0.458266666666667,0.470733333333333,0.479666666666667,0.480733333333333,0.4976,0.523733333333333,0.4306,0.459066666666667,0.464533333333333,0.4516,0.466733333333333
+"950",0.447933333333333,0.442466666666667,0.474133333333333,0.470933333333333,0.479733333333333,0.469533333333333,0.461133333333333,0.473466666666667,0.493466666666667,0.4486,0.4802,0.493333333333333,0.458266666666667,0.470466666666667,0.479266666666667,0.4804,0.497533333333333,0.523133333333333,0.430533333333333,0.4588,0.464266666666667,0.4514,0.4662
+"951",0.4478,0.442066666666667,0.4742,0.4706,0.479333333333333,0.4692,0.461,0.473266666666667,0.4934,0.448533333333333,0.479933333333333,0.493,0.4582,0.470466666666667,0.478933333333333,0.4802,0.497333333333333,0.522866666666667,0.4304,0.458733333333333,0.464,0.450666666666667,0.4662
+"952",0.447533333333333,0.4418,0.473866666666667,0.4704,0.479066666666667,0.468933333333333,0.460533333333333,0.473,0.492666666666667,0.4484,0.479333333333333,0.492733333333333,0.458066666666667,0.470333333333333,0.478733333333333,0.479866666666667,0.497,0.522866666666667,0.430466666666667,0.458333333333333,0.463666666666667,0.450666666666667,0.465933333333333
+"953",0.4476,0.441666666666667,0.4736,0.470133333333333,0.478933333333333,0.469,0.460266666666667,0.472733333333333,0.492266666666667,0.448,0.479333333333333,0.492466666666667,0.458066666666667,0.469933333333333,0.4786,0.479733333333333,0.4964,0.523066666666667,0.430466666666667,0.458066666666667,0.463533333333333,0.450733333333333,0.4658
+"954",0.447666666666667,0.441866666666667,0.473466666666667,0.469733333333333,0.478666666666667,0.4686,0.459933333333333,0.472533333333333,0.4922,0.4478,0.4792,0.4918,0.457533333333333,0.469466666666667,0.478466666666667,0.479466666666667,0.496133333333333,0.523066666666667,0.4304,0.458066666666667,0.463066666666667,0.450533333333333,0.465666666666667
+"955",0.447533333333333,0.441866666666667,0.472866666666667,0.4696,0.478666666666667,0.4684,0.460066666666667,0.472266666666667,0.492066666666667,0.447533333333333,0.4792,0.491866666666667,0.457133333333333,0.469133333333333,0.477933333333333,0.4794,0.4958,0.523,0.430066666666667,0.457666666666667,0.463066666666667,0.450466666666667,0.465333333333333
+"956",0.4474,0.441333333333333,0.4726,0.469266666666667,0.4786,0.468333333333333,0.46,0.472066666666667,0.491533333333333,0.4474,0.4786,0.4918,0.456866666666667,0.468933333333333,0.477666666666667,0.4792,0.495533333333333,0.522933333333333,0.429933333333333,0.4574,0.463133333333333,0.450533333333333,0.464866666666667
+"957",0.447466666666667,0.441066666666667,0.472533333333333,0.468866666666667,0.478466666666667,0.468066666666667,0.4596,0.472,0.491266666666667,0.447333333333333,0.478266666666667,0.4916,0.456533333333333,0.469,0.477933333333333,0.4792,0.4952,0.522666666666667,0.4296,0.457266666666667,0.462666666666667,0.450133333333333,0.464733333333333
+"958",0.447333333333333,0.440933333333333,0.472466666666667,0.468533333333333,0.478066666666667,0.468,0.459266666666667,0.471466666666667,0.491066666666667,0.4468,0.478,0.4912,0.4564,0.468866666666667,0.478,0.4792,0.495,0.5224,0.429333333333333,0.456866666666667,0.462666666666667,0.449933333333333,0.464466666666667
+"959",0.447,0.4408,0.472466666666667,0.4682,0.477866666666667,0.4678,0.4592,0.471533333333333,0.490666666666667,0.4468,0.477866666666667,0.4906,0.456133333333333,0.468533333333333,0.477866666666667,0.479,0.494866666666667,0.521933333333333,0.4292,0.456466666666667,0.462533333333333,0.449733333333333,0.4646
+"960",0.4468,0.4408,0.4718,0.467866666666667,0.477466666666667,0.4674,0.458866666666667,0.4712,0.490533333333333,0.446866666666667,0.4776,0.4904,0.455866666666667,0.468333333333333,0.477533333333333,0.478866666666667,0.494333333333333,0.5218,0.428933333333333,0.456133333333333,0.462266666666667,0.4494,0.464533333333333
+"961",0.446533333333333,0.4408,0.471666666666667,0.467666666666667,0.477,0.467133333333333,0.4586,0.470866666666667,0.490133333333333,0.446866666666667,0.477333333333333,0.4902,0.455666666666667,0.467933333333333,0.477466666666667,0.478666666666667,0.493866666666667,0.521666666666667,0.428733333333333,0.455733333333333,0.461866666666667,0.449466666666667,0.4642
+"962",0.446533333333333,0.4406,0.4716,0.4676,0.476466666666667,0.467133333333333,0.458533333333333,0.4706,0.489466666666667,0.4466,0.4772,0.4902,0.4558,0.467666666666667,0.4776,0.478666666666667,0.4938,0.521133333333333,0.428466666666667,0.455533333333333,0.4618,0.449466666666667,0.464
+"963",0.4462,0.440466666666667,0.471666666666667,0.4678,0.476666666666667,0.466933333333333,0.4584,0.470266666666667,0.489266666666667,0.446733333333333,0.476733333333333,0.490066666666667,0.455866666666667,0.467266666666667,0.4774,0.4782,0.493533333333333,0.520733333333333,0.4284,0.455466666666667,0.461733333333333,0.449266666666667,0.463666666666667
+"964",0.4458,0.440333333333333,0.4716,0.468066666666667,0.4768,0.466733333333333,0.458066666666667,0.4704,0.4892,0.447133333333333,0.476866666666667,0.489666666666667,0.4558,0.4672,0.477266666666667,0.477866666666667,0.4934,0.520466666666667,0.428333333333333,0.455466666666667,0.4616,0.448666666666667,0.463533333333333
+"965",0.445466666666667,0.440133333333333,0.471066666666667,0.4682,0.477,0.4666,0.458133333333333,0.470333333333333,0.489066666666667,0.446333333333333,0.476866666666667,0.489733333333333,0.456066666666667,0.466933333333333,0.476733333333333,0.4778,0.493266666666667,0.5202,0.4282,0.455666666666667,0.461533333333333,0.448666666666667,0.4636
+"966",0.445466666666667,0.439933333333333,0.471266666666667,0.468266666666667,0.476733333333333,0.466866666666667,0.458133333333333,0.470333333333333,0.4888,0.446,0.4768,0.489866666666667,0.456066666666667,0.466666666666667,0.476533333333333,0.477666666666667,0.4932,0.520066666666667,0.428266666666667,0.455666666666667,0.461466666666667,0.4486,0.463466666666667
+"967",0.445733333333333,0.439533333333333,0.471466666666667,0.468266666666667,0.476466666666667,0.4668,0.4582,0.470466666666667,0.4892,0.445866666666667,0.4766,0.489933333333333,0.455733333333333,0.4666,0.476133333333333,0.4776,0.493333333333333,0.5198,0.428333333333333,0.4556,0.461466666666667,0.4484,0.463133333333333
+"968",0.445466666666667,0.4394,0.4712,0.4682,0.4766,0.466333333333333,0.4582,0.470466666666667,0.4888,0.446,0.476266666666667,0.489666666666667,0.455533333333333,0.466866666666667,0.475933333333333,0.4774,0.493466666666667,0.5196,0.428466666666667,0.4556,0.461666666666667,0.448533333333333,0.463133333333333
+"969",0.4452,0.439533333333333,0.4712,0.468066666666667,0.4766,0.466133333333333,0.4582,0.4704,0.488533333333333,0.446,0.476333333333333,0.489533333333333,0.455266666666667,0.466866666666667,0.476066666666667,0.4774,0.493333333333333,0.5196,0.428466666666667,0.455466666666667,0.461666666666667,0.448333333333333,0.463066666666667
+"970",0.445133333333333,0.439666666666667,0.471666666666667,0.4686,0.476533333333333,0.466066666666667,0.457933333333333,0.470133333333333,0.488133333333333,0.445866666666667,0.476733333333333,0.489533333333333,0.455333333333333,0.466333333333333,0.476133333333333,0.477533333333333,0.493066666666667,0.5196,0.4284,0.455133333333333,0.461333333333333,0.4484,0.462933333333333
+"971",0.445133333333333,0.4396,0.471533333333333,0.468533333333333,0.476933333333333,0.466266666666667,0.457866666666667,0.4702,0.488066666666667,0.446066666666667,0.476733333333333,0.489533333333333,0.455533333333333,0.4664,0.476133333333333,0.477533333333333,0.4928,0.5196,0.428133333333333,0.454866666666667,0.461733333333333,0.448466666666667,0.463133333333333
+"972",0.445266666666667,0.439733333333333,0.471333333333333,0.468666666666667,0.476933333333333,0.466266666666667,0.4578,0.470333333333333,0.488066666666667,0.446,0.476533333333333,0.489266666666667,0.455133333333333,0.466866666666667,0.476266666666667,0.477533333333333,0.492866666666667,0.519533333333333,0.4278,0.454733333333333,0.4618,0.448733333333333,0.4632
+"973",0.445266666666667,0.4398,0.471333333333333,0.468466666666667,0.476866666666667,0.466,0.457866666666667,0.4702,0.488,0.445666666666667,0.476533333333333,0.489133333333333,0.454733333333333,0.467,0.4764,0.477666666666667,0.4928,0.519666666666667,0.4278,0.454733333333333,0.461533333333333,0.448333333333333,0.462666666666667
+"974",0.4454,0.439733333333333,0.471066666666667,0.468333333333333,0.476933333333333,0.466,0.4578,0.470133333333333,0.488,0.4458,0.4764,0.488933333333333,0.454733333333333,0.466466666666667,0.4766,0.477666666666667,0.492533333333333,0.5198,0.427666666666667,0.454866666666667,0.461466666666667,0.4482,0.462866666666667
+"975",0.4454,0.439666666666667,0.470933333333333,0.468466666666667,0.477266666666667,0.4658,0.457933333333333,0.470333333333333,0.488133333333333,0.445866666666667,0.476466666666667,0.488933333333333,0.454866666666667,0.466133333333333,0.476533333333333,0.4776,0.4924,0.520133333333333,0.427733333333333,0.4548,0.461733333333333,0.448133333333333,0.4632
+"976",0.445,0.4396,0.471133333333333,0.4688,0.477333333333333,0.4658,0.457866666666667,0.47,0.487666666666667,0.446266666666667,0.476466666666667,0.489,0.455,0.466333333333333,0.4766,0.4776,0.492866666666667,0.52,0.4274,0.4548,0.461533333333333,0.448133333333333,0.462866666666667
+"977",0.444933333333333,0.439466666666667,0.471333333333333,0.469066666666667,0.477533333333333,0.465866666666667,0.4578,0.469733333333333,0.4878,0.446533333333333,0.4766,0.489066666666667,0.455066666666667,0.4664,0.476533333333333,0.477466666666667,0.492733333333333,0.52,0.427,0.454733333333333,0.4618,0.448133333333333,0.4628
+"978",0.4452,0.4394,0.471133333333333,0.4692,0.4774,0.465933333333333,0.457666666666667,0.469866666666667,0.488266666666667,0.446266666666667,0.476533333333333,0.489,0.454866666666667,0.4662,0.476666666666667,0.4772,0.4928,0.519733333333333,0.426733333333333,0.455066666666667,0.462133333333333,0.448466666666667,0.463
+"979",0.444666666666667,0.4396,0.471066666666667,0.4694,0.477333333333333,0.466066666666667,0.457733333333333,0.47,0.488533333333333,0.446133333333333,0.4764,0.4892,0.455066666666667,0.466533333333333,0.4762,0.477,0.492866666666667,0.519466666666667,0.4272,0.4556,0.462066666666667,0.448066666666667,0.463
+"980",0.444333333333333,0.4394,0.4712,0.4694,0.4772,0.466133333333333,0.4578,0.470266666666667,0.4884,0.446,0.4762,0.489133333333333,0.4552,0.4666,0.476333333333333,0.476933333333333,0.493066666666667,0.5192,0.427266666666667,0.456,0.462133333333333,0.447933333333333,0.462933333333333
+"981",0.4444,0.439133333333333,0.471266666666667,0.468933333333333,0.477133333333333,0.466133333333333,0.4576,0.470266666666667,0.4884,0.445733333333333,0.476133333333333,0.489466666666667,0.4554,0.4668,0.476266666666667,0.476866666666667,0.493133333333333,0.518733333333333,0.427266666666667,0.4564,0.462266666666667,0.447866666666667,0.462933333333333
+"982",0.444533333333333,0.438866666666667,0.4714,0.469333333333333,0.477866666666667,0.466133333333333,0.4574,0.470333333333333,0.488333333333333,0.445333333333333,0.475866666666667,0.489466666666667,0.455,0.466933333333333,0.476133333333333,0.4772,0.493333333333333,0.518933333333333,0.4276,0.456266666666667,0.462533333333333,0.447866666666667,0.4634
+"983",0.444733333333333,0.439333333333333,0.4714,0.469866666666667,0.478266666666667,0.466266666666667,0.457666666666667,0.470666666666667,0.4882,0.4454,0.475733333333333,0.489533333333333,0.455133333333333,0.466933333333333,0.4762,0.4772,0.4934,0.519,0.427866666666667,0.4562,0.462666666666667,0.448,0.463533333333333
+"984",0.445,0.439533333333333,0.4716,0.469666666666667,0.478333333333333,0.466333333333333,0.458266666666667,0.471066666666667,0.487866666666667,0.445866666666667,0.475533333333333,0.489066666666667,0.455533333333333,0.466466666666667,0.4758,0.477,0.493133333333333,0.518733333333333,0.427733333333333,0.456266666666667,0.4628,0.448133333333333,0.463
+"985",0.444933333333333,0.4394,0.471466666666667,0.469866666666667,0.478666666666667,0.466,0.458266666666667,0.471,0.487866666666667,0.445733333333333,0.475666666666667,0.489133333333333,0.4556,0.4664,0.475733333333333,0.476933333333333,0.493266666666667,0.518933333333333,0.428066666666667,0.4562,0.463066666666667,0.448266666666667,0.4628
+"986",0.444733333333333,0.4392,0.4712,0.470333333333333,0.479133333333333,0.465733333333333,0.4582,0.471066666666667,0.488266666666667,0.445666666666667,0.475533333333333,0.489333333333333,0.4554,0.466533333333333,0.476,0.476933333333333,0.493333333333333,0.519466666666667,0.428533333333333,0.456,0.4632,0.448533333333333,0.463
+"987",0.444666666666667,0.439533333333333,0.4716,0.470466666666667,0.479466666666667,0.465733333333333,0.458333333333333,0.471066666666667,0.488466666666667,0.445933333333333,0.475666666666667,0.489066666666667,0.455666666666667,0.466266666666667,0.4766,0.477133333333333,0.493266666666667,0.519866666666667,0.428866666666667,0.4556,0.463266666666667,0.448533333333333,0.463133333333333
+"988",0.444933333333333,0.4398,0.471666666666667,0.4706,0.479866666666667,0.465933333333333,0.458533333333333,0.4714,0.4882,0.446466666666667,0.475733333333333,0.4892,0.455533333333333,0.4662,0.476866666666667,0.477533333333333,0.493,0.5204,0.428933333333333,0.455533333333333,0.463466666666667,0.4486,0.463066666666667
+"989",0.4454,0.439933333333333,0.471933333333333,0.470533333333333,0.480333333333333,0.466,0.458533333333333,0.4718,0.487933333333333,0.446733333333333,0.476066666666667,0.489666666666667,0.455533333333333,0.466466666666667,0.476933333333333,0.477466666666667,0.492666666666667,0.520733333333333,0.428733333333333,0.4556,0.463666666666667,0.4486,0.463066666666667
+"990",0.445533333333333,0.440333333333333,0.472333333333333,0.470533333333333,0.480333333333333,0.4664,0.458866666666667,0.4718,0.488066666666667,0.446733333333333,0.4762,0.4894,0.455533333333333,0.466866666666667,0.476933333333333,0.477533333333333,0.4936,0.521,0.428733333333333,0.4556,0.463733333333333,0.4488,0.463
+"991",0.445666666666667,0.4404,0.472533333333333,0.470666666666667,0.480333333333333,0.4662,0.4588,0.471933333333333,0.488266666666667,0.446933333333333,0.4762,0.489466666666667,0.455533333333333,0.4668,0.477,0.477666666666667,0.493866666666667,0.5212,0.428733333333333,0.4556,0.463733333333333,0.448733333333333,0.463066666666667
+"992",0.445933333333333,0.440333333333333,0.472333333333333,0.4706,0.4812,0.465933333333333,0.458866666666667,0.472066666666667,0.488733333333333,0.4474,0.476466666666667,0.490066666666667,0.455666666666667,0.466333333333333,0.477533333333333,0.477733333333333,0.493533333333333,0.521733333333333,0.4286,0.4558,0.463866666666667,0.448933333333333,0.4634
+"993",0.445933333333333,0.440666666666667,0.472266666666667,0.470933333333333,0.481533333333333,0.466266666666667,0.459066666666667,0.472333333333333,0.488733333333333,0.447266666666667,0.476533333333333,0.4898,0.455866666666667,0.4668,0.477733333333333,0.477866666666667,0.493466666666667,0.521866666666667,0.428666666666667,0.455466666666667,0.464266666666667,0.449,0.463533333333333
+"994",0.445866666666667,0.440533333333333,0.472133333333333,0.4708,0.4816,0.466533333333333,0.459333333333333,0.4724,0.488466666666667,0.4472,0.4766,0.4896,0.456266666666667,0.467333333333333,0.477933333333333,0.477866666666667,0.4938,0.521866666666667,0.4282,0.4554,0.464333333333333,0.4492,0.463866666666667
+"995",0.445666666666667,0.440133333333333,0.4724,0.4708,0.481533333333333,0.466533333333333,0.4594,0.472466666666667,0.488533333333333,0.4478,0.476933333333333,0.4898,0.4566,0.466866666666667,0.478066666666667,0.477733333333333,0.493933333333333,0.522133333333333,0.428533333333333,0.4554,0.464466666666667,0.449266666666667,0.463866666666667
+"996",0.445733333333333,0.4402,0.472333333333333,0.470933333333333,0.4814,0.466733333333333,0.459533333333333,0.4726,0.489066666666667,0.4478,0.476866666666667,0.490066666666667,0.456866666666667,0.466866666666667,0.478,0.477533333333333,0.4938,0.522133333333333,0.428333333333333,0.455933333333333,0.464666666666667,0.449266666666667,0.463733333333333
+"997",0.445666666666667,0.440066666666667,0.471866666666667,0.4712,0.4816,0.466866666666667,0.459733333333333,0.473,0.4894,0.447333333333333,0.476666666666667,0.49,0.456466666666667,0.467333333333333,0.477733333333333,0.4774,0.493666666666667,0.522266666666667,0.428333333333333,0.456533333333333,0.4648,0.449133333333333,0.4634
+"998",0.445333333333333,0.44,0.4722,0.471466666666667,0.4818,0.4666,0.4596,0.473066666666667,0.489333333333333,0.446933333333333,0.476733333333333,0.490333333333333,0.456733333333333,0.4672,0.477533333333333,0.4778,0.494266666666667,0.522333333333333,0.4286,0.456733333333333,0.4644,0.449,0.4634
+"999",0.445266666666667,0.439733333333333,0.472533333333333,0.471666666666667,0.482,0.4668,0.4596,0.473133333333333,0.4894,0.446666666666667,0.476733333333333,0.490333333333333,0.457066666666667,0.467066666666667,0.477266666666667,0.4778,0.494533333333333,0.522466666666667,0.428866666666667,0.456866666666667,0.4646,0.4488,0.463533333333333
+"1000",0.445466666666667,0.439533333333333,0.472933333333333,0.471733333333333,0.4818,0.467266666666667,0.4598,0.473066666666667,0.4896,0.446333333333333,0.4768,0.490266666666667,0.457066666666667,0.467066666666667,0.477133333333333,0.477466666666667,0.4946,0.522266666666667,0.4288,0.456866666666667,0.464933333333333,0.448933333333333,0.463666666666667
+"1001",0.446133333333333,0.4402,0.4724,0.471866666666667,0.481933333333333,0.466933333333333,0.460266666666667,0.473266666666667,0.489866666666667,0.446733333333333,0.4772,0.4902,0.456533333333333,0.467133333333333,0.4772,0.477466666666667,0.494666666666667,0.521733333333333,0.428866666666667,0.456866666666667,0.464933333333333,0.449066666666667,0.463866666666667
+"1002",0.446533333333333,0.4408,0.472533333333333,0.471666666666667,0.4816,0.466733333333333,0.460733333333333,0.473533333333333,0.489533333333333,0.446933333333333,0.477266666666667,0.490066666666667,0.456666666666667,0.467466666666667,0.4774,0.4778,0.494533333333333,0.5216,0.429066666666667,0.4568,0.464866666666667,0.449533333333333,0.4638
+"1003",0.446666666666667,0.441,0.473066666666667,0.471466666666667,0.481333333333333,0.466666666666667,0.4608,0.473866666666667,0.488933333333333,0.4474,0.477133333333333,0.490333333333333,0.457466666666667,0.4672,0.477666666666667,0.478133333333333,0.494666666666667,0.521733333333333,0.429533333333333,0.456666666666667,0.465,0.449866666666667,0.4638
+"1004",0.446466666666667,0.440733333333333,0.473,0.471333333333333,0.481733333333333,0.466666666666667,0.460733333333333,0.474,0.4888,0.4476,0.477333333333333,0.4902,0.457333333333333,0.467266666666667,0.4782,0.4786,0.4946,0.521933333333333,0.429333333333333,0.456466666666667,0.465266666666667,0.449933333333333,0.4634
+"1005",0.446733333333333,0.440466666666667,0.473,0.471466666666667,0.482066666666667,0.466533333333333,0.460733333333333,0.474,0.4892,0.447533333333333,0.477533333333333,0.4902,0.456866666666667,0.4672,0.478333333333333,0.478933333333333,0.494733333333333,0.521933333333333,0.4288,0.456666666666667,0.465533333333333,0.450133333333333,0.463133333333333
+"1006",0.4468,0.440533333333333,0.473333333333333,0.4712,0.482133333333333,0.4668,0.461066666666667,0.474333333333333,0.490066666666667,0.447466666666667,0.477333333333333,0.490866666666667,0.457066666666667,0.467733333333333,0.478533333333333,0.4786,0.494733333333333,0.522,0.428933333333333,0.456466666666667,0.465266666666667,0.450333333333333,0.4636
+"1007",0.446533333333333,0.440866666666667,0.4734,0.471133333333333,0.481866666666667,0.467066666666667,0.461266666666667,0.474466666666667,0.4904,0.4474,0.4774,0.4914,0.457133333333333,0.4678,0.478733333333333,0.478533333333333,0.4952,0.5222,0.429066666666667,0.4568,0.465533333333333,0.450266666666667,0.464
+"1008",0.446533333333333,0.441133333333333,0.473,0.471333333333333,0.481733333333333,0.467,0.461333333333333,0.474533333333333,0.4902,0.447466666666667,0.477533333333333,0.4914,0.457333333333333,0.467933333333333,0.479266666666667,0.478866666666667,0.495333333333333,0.5224,0.429333333333333,0.457333333333333,0.465866666666667,0.4502,0.464333333333333
+"1009",0.4468,0.440866666666667,0.473666666666667,0.4714,0.481666666666667,0.4672,0.461266666666667,0.474533333333333,0.4902,0.447866666666667,0.477733333333333,0.491133333333333,0.457866666666667,0.467933333333333,0.479333333333333,0.478866666666667,0.495533333333333,0.523,0.4294,0.457866666666667,0.4658,0.450466666666667,0.465066666666667
+"1010",0.4466,0.441,0.4742,0.471,0.4818,0.467066666666667,0.4614,0.474533333333333,0.490533333333333,0.448066666666667,0.4776,0.491333333333333,0.4578,0.467866666666667,0.479333333333333,0.478866666666667,0.495933333333333,0.5234,0.4296,0.4582,0.465666666666667,0.450533333333333,0.464733333333333
+"1011",0.446466666666667,0.441266666666667,0.473933333333333,0.470866666666667,0.482266666666667,0.466933333333333,0.461266666666667,0.474666666666667,0.490733333333333,0.4478,0.4772,0.4916,0.457266666666667,0.467533333333333,0.479533333333333,0.479,0.496066666666667,0.523733333333333,0.4298,0.458266666666667,0.465466666666667,0.4502,0.464066666666667
+"1012",0.446733333333333,0.4404,0.473733333333333,0.471066666666667,0.481733333333333,0.4674,0.461666666666667,0.475,0.4904,0.4478,0.477466666666667,0.491733333333333,0.458133333333333,0.468333333333333,0.479466666666667,0.479066666666667,0.4962,0.5238,0.43,0.458066666666667,0.465666666666667,0.4506,0.464066666666667
+"1013",0.4464,0.440266666666667,0.473866666666667,0.471133333333333,0.480866666666667,0.467933333333333,0.461933333333333,0.474933333333333,0.490533333333333,0.4478,0.478066666666667,0.491933333333333,0.458133333333333,0.468666666666667,0.479533333333333,0.478933333333333,0.496533333333333,0.523866666666667,0.429866666666667,0.457933333333333,0.4658,0.450733333333333,0.464466666666667
+"1014",0.4462,0.440933333333333,0.474,0.471266666666667,0.4808,0.467933333333333,0.462266666666667,0.474933333333333,0.491,0.447666666666667,0.478266666666667,0.491133333333333,0.457733333333333,0.4684,0.479666666666667,0.478866666666667,0.496666666666667,0.5234,0.4296,0.457933333333333,0.465466666666667,0.450333333333333,0.465
+"1015",0.4464,0.441066666666667,0.473933333333333,0.471533333333333,0.480466666666667,0.467333333333333,0.462266666666667,0.475266666666667,0.491066666666667,0.447866666666667,0.4784,0.491133333333333,0.457866666666667,0.468333333333333,0.4794,0.478666666666667,0.496533333333333,0.5234,0.4296,0.457733333333333,0.4654,0.450533333333333,0.465066666666667
+"1016",0.4468,0.441066666666667,0.474266666666667,0.4716,0.480533333333333,0.4672,0.4622,0.475533333333333,0.490866666666667,0.4486,0.478533333333333,0.491066666666667,0.458133333333333,0.468133333333333,0.479533333333333,0.478666666666667,0.496,0.5232,0.429666666666667,0.4574,0.465266666666667,0.450666666666667,0.464666666666667
+"1017",0.4468,0.441733333333333,0.474333333333333,0.472066666666667,0.4806,0.468066666666667,0.462533333333333,0.475666666666667,0.4898,0.449266666666667,0.4788,0.4908,0.458733333333333,0.468066666666667,0.479933333333333,0.479133333333333,0.495533333333333,0.523133333333333,0.429666666666667,0.457266666666667,0.4654,0.4506,0.464466666666667
+"1018",0.446666666666667,0.441533333333333,0.4744,0.472,0.480533333333333,0.468733333333333,0.4628,0.475866666666667,0.490266666666667,0.449466666666667,0.478866666666667,0.490933333333333,0.4588,0.468333333333333,0.480266666666667,0.4792,0.495866666666667,0.523333333333333,0.43,0.457666666666667,0.465733333333333,0.450733333333333,0.464933333333333
+"1019",0.4466,0.4414,0.474333333333333,0.471866666666667,0.480733333333333,0.469,0.463,0.475666666666667,0.491333333333333,0.4492,0.4786,0.491333333333333,0.458733333333333,0.468466666666667,0.480466666666667,0.479266666666667,0.4966,0.523533333333333,0.430466666666667,0.4582,0.466,0.451,0.465333333333333
+"1020",0.4476,0.441466666666667,0.474866666666667,0.472,0.4806,0.4686,0.463333333333333,0.475733333333333,0.4916,0.448866666666667,0.478466666666667,0.491733333333333,0.459133333333333,0.468533333333333,0.480666666666667,0.479266666666667,0.496333333333333,0.5226,0.4308,0.4586,0.465933333333333,0.451333333333333,0.464933333333333
+"1021",0.4478,0.441533333333333,0.474733333333333,0.471866666666667,0.4804,0.468466666666667,0.4636,0.4758,0.491333333333333,0.448533333333333,0.478733333333333,0.492066666666667,0.4592,0.468733333333333,0.4804,0.479466666666667,0.4964,0.5224,0.4312,0.459,0.465933333333333,0.451533333333333,0.4648
+"1022",0.4478,0.4412,0.4736,0.471533333333333,0.480466666666667,0.4686,0.4634,0.476,0.491533333333333,0.448333333333333,0.4786,0.492133333333333,0.459266666666667,0.469,0.480266666666667,0.479866666666667,0.497266666666667,0.5226,0.431666666666667,0.459466666666667,0.465733333333333,0.451266666666667,0.464933333333333
+"1023",0.448266666666667,0.4416,0.474466666666667,0.471866666666667,0.480666666666667,0.468466666666667,0.463133333333333,0.476,0.492133333333333,0.4488,0.4792,0.4924,0.459266666666667,0.4694,0.48,0.479933333333333,0.497333333333333,0.522466666666667,0.4312,0.459666666666667,0.465533333333333,0.451466666666667,0.4652
+"1024",0.448133333333333,0.4414,0.475066666666667,0.472266666666667,0.480866666666667,0.468466666666667,0.463533333333333,0.476066666666667,0.492466666666667,0.448733333333333,0.479333333333333,0.492333333333333,0.4592,0.469933333333333,0.48,0.48,0.497066666666667,0.5224,0.4308,0.4596,0.465666666666667,0.451533333333333,0.464933333333333
+"1025",0.447866666666667,0.441266666666667,0.474733333333333,0.472466666666667,0.480733333333333,0.4678,0.4644,0.476066666666667,0.491733333333333,0.448666666666667,0.478866666666667,0.491733333333333,0.4592,0.470133333333333,0.480466666666667,0.479733333333333,0.497,0.522466666666667,0.431,0.459266666666667,0.4662,0.4518,0.4644
+"1026",0.447866666666667,0.4418,0.474666666666667,0.472,0.479866666666667,0.4678,0.4642,0.475933333333333,0.491266666666667,0.449,0.4792,0.491866666666667,0.459066666666667,0.469533333333333,0.4806,0.4802,0.497,0.522066666666667,0.4312,0.458866666666667,0.4662,0.451933333333333,0.464933333333333
+"1027",0.448133333333333,0.442333333333333,0.475,0.472,0.479333333333333,0.468133333333333,0.464066666666667,0.476133333333333,0.491466666666667,0.4496,0.479533333333333,0.492266666666667,0.4592,0.469,0.4806,0.480133333333333,0.496733333333333,0.5222,0.431266666666667,0.4586,0.465933333333333,0.451933333333333,0.465733333333333
+"1028",0.448733333333333,0.441666666666667,0.475066666666667,0.472333333333333,0.4796,0.468666666666667,0.4646,0.476466666666667,0.492533333333333,0.449333333333333,0.479666666666667,0.492733333333333,0.46,0.468866666666667,0.480866666666667,0.479933333333333,0.4966,0.523333333333333,0.431266666666667,0.458866666666667,0.465533333333333,0.451933333333333,0.466
+"1029",0.448866666666667,0.441733333333333,0.474666666666667,0.4722,0.480066666666667,0.468533333333333,0.464466666666667,0.4764,0.4926,0.449066666666667,0.479533333333333,0.492466666666667,0.460133333333333,0.469066666666667,0.481,0.479933333333333,0.497266666666667,0.523,0.430533333333333,0.459066666666667,0.465933333333333,0.4522,0.466133333333333
+"1030",0.448466666666667,0.441733333333333,0.474333333333333,0.471933333333333,0.480333333333333,0.4682,0.463866666666667,0.475933333333333,0.491466666666667,0.449,0.479333333333333,0.4924,0.4602,0.469133333333333,0.4806,0.479733333333333,0.497933333333333,0.5226,0.430266666666667,0.4596,0.4664,0.452666666666667,0.465466666666667
+"1031",0.448933333333333,0.441866666666667,0.4752,0.4726,0.4804,0.468533333333333,0.463866666666667,0.476,0.490933333333333,0.449466666666667,0.479866666666667,0.492066666666667,0.460333333333333,0.469133333333333,0.4804,0.479733333333333,0.498333333333333,0.5236,0.431133333333333,0.459333333333333,0.466666666666667,0.452733333333333,0.4652
+"1032",0.448866666666667,0.4414,0.475466666666667,0.4726,0.480666666666667,0.468466666666667,0.464,0.4764,0.491333333333333,0.4498,0.479933333333333,0.491933333333333,0.460133333333333,0.469533333333333,0.480466666666667,0.48,0.4984,0.523866666666667,0.431266666666667,0.4598,0.466533333333333,0.4526,0.465733333333333
+"1033",0.448266666666667,0.4412,0.475333333333333,0.4724,0.4808,0.468466666666667,0.464466666666667,0.4764,0.4922,0.449133333333333,0.480066666666667,0.4922,0.459733333333333,0.469466666666667,0.4804,0.4802,0.4982,0.523533333333333,0.431133333333333,0.460333333333333,0.4662,0.452133333333333,0.466333333333333
+"1034",0.447866666666667,0.441466666666667,0.474333333333333,0.472866666666667,0.480533333333333,0.468466666666667,0.464,0.4766,0.492666666666667,0.449266666666667,0.480066666666667,0.492866666666667,0.459933333333333,0.468666666666667,0.480466666666667,0.479866666666667,0.498466666666667,0.523533333333333,0.430666666666667,0.460466666666667,0.4662,0.4524,0.4656
+"1035",0.447533333333333,0.441666666666667,0.474466666666667,0.472466666666667,0.479933333333333,0.468333333333333,0.464,0.476533333333333,0.492933333333333,0.449066666666667,0.479533333333333,0.4934,0.4602,0.469866666666667,0.480333333333333,0.479733333333333,0.498133333333333,0.5236,0.431,0.460266666666667,0.466266666666667,0.452466666666667,0.4652
+"1036",0.4472,0.441466666666667,0.475933333333333,0.472066666666667,0.479333333333333,0.4686,0.464333333333333,0.4764,0.4926,0.448666666666667,0.479,0.493466666666667,0.460133333333333,0.471666666666667,0.4806,0.479666666666667,0.497533333333333,0.523333333333333,0.431333333333333,0.460066666666667,0.466466666666667,0.4522,0.4654
+"1037",0.447666666666667,0.441533333333333,0.476066666666667,0.472466666666667,0.479733333333333,0.469533333333333,0.4646,0.476733333333333,0.491733333333333,0.449266666666667,0.479666666666667,0.493533333333333,0.460466666666667,0.470866666666667,0.479733333333333,0.479266666666667,0.498333333333333,0.5232,0.430666666666667,0.460533333333333,0.4666,0.451933333333333,0.466133333333333
+"1038",0.448466666666667,0.4416,0.475466666666667,0.472533333333333,0.480266666666667,0.469133333333333,0.464666666666667,0.4768,0.491,0.449466666666667,0.4796,0.493066666666667,0.460333333333333,0.470133333333333,0.4798,0.478933333333333,0.4986,0.5234,0.430533333333333,0.460933333333333,0.466666666666667,0.4518,0.4666
+"1039",0.448533333333333,0.441733333333333,0.4748,0.472266666666667,0.4808,0.467666666666667,0.464333333333333,0.477066666666667,0.492,0.4488,0.478533333333333,0.492466666666667,0.459333333333333,0.4706,0.480666666666667,0.479266666666667,0.497933333333333,0.523866666666667,0.4314,0.461333333333333,0.466866666666667,0.452266666666667,0.466466666666667
+"1040",0.448133333333333,0.4414,0.4756,0.472466666666667,0.480733333333333,0.4678,0.464133333333333,0.477133333333333,0.492133333333333,0.449133333333333,0.4784,0.493666666666667,0.459333333333333,0.469533333333333,0.480866666666667,0.4796,0.4984,0.523333333333333,0.431333333333333,0.4608,0.467133333333333,0.4526,0.466266666666667
+"1041",0.447933333333333,0.441333333333333,0.4762,0.472866666666667,0.481133333333333,0.4684,0.4644,0.4776,0.491933333333333,0.449466666666667,0.479266666666667,0.494266666666667,0.459466666666667,0.4692,0.4808,0.480333333333333,0.498733333333333,0.523066666666667,0.431,0.460266666666667,0.467333333333333,0.452733333333333,0.466066666666667
+"1042",0.447866666666667,0.442533333333333,0.476333333333333,0.472933333333333,0.4816,0.4688,0.4656,0.477466666666667,0.491933333333333,0.448733333333333,0.479666666666667,0.493266666666667,0.4598,0.470066666666667,0.481333333333333,0.480733333333333,0.498133333333333,0.523866666666667,0.431,0.4598,0.466666666666667,0.4526,0.465866666666667
+"1043",0.448066666666667,0.443,0.475733333333333,0.472933333333333,0.481933333333333,0.4684,0.465266666666667,0.477333333333333,0.4928,0.449466666666667,0.4794,0.492266666666667,0.4598,0.470333333333333,0.481,0.4806,0.497933333333333,0.523933333333333,0.431066666666667,0.459333333333333,0.466466666666667,0.452066666666667,0.466466666666667
+"1044",0.4484,0.443066666666667,0.474866666666667,0.4732,0.481933333333333,0.467933333333333,0.4648,0.477466666666667,0.493266666666667,0.4506,0.479066666666667,0.491933333333333,0.459733333333333,0.469866666666667,0.4808,0.480333333333333,0.498466666666667,0.523733333333333,0.431266666666667,0.4596,0.467,0.451533333333333,0.467133333333333
+"1045",0.448133333333333,0.443133333333333,0.474066666666667,0.4736,0.4818,0.468466666666667,0.4654,0.477466666666667,0.491733333333333,0.4512,0.4796,0.4922,0.4596,0.47,0.4808,0.480133333333333,0.4982,0.5236,0.431333333333333,0.459466666666667,0.466533333333333,0.452,0.465866666666667
+"1046",0.4478,0.442533333333333,0.474666666666667,0.4736,0.481866666666667,0.468666666666667,0.4654,0.477333333333333,0.491266666666667,0.450866666666667,0.480133333333333,0.492133333333333,0.460266666666667,0.4702,0.481066666666667,0.48,0.4982,0.524266666666667,0.431466666666667,0.460066666666667,0.466666666666667,0.4522,0.466
+"1047",0.448,0.442066666666667,0.475933333333333,0.4742,0.482266666666667,0.468333333333333,0.464933333333333,0.4778,0.492133333333333,0.450066666666667,0.480066666666667,0.491533333333333,0.460666666666667,0.471,0.480533333333333,0.479733333333333,0.498266666666667,0.525133333333333,0.431666666666667,0.460133333333333,0.467466666666667,0.452666666666667,0.467
+"1048",0.448066666666667,0.442066666666667,0.475333333333333,0.4744,0.482866666666667,0.4678,0.4652,0.477933333333333,0.493266666666667,0.450533333333333,0.480066666666667,0.4934,0.4604,0.469066666666667,0.480733333333333,0.480066666666667,0.498333333333333,0.524666666666667,0.431266666666667,0.4594,0.467133333333333,0.4532,0.4652
+"1049",0.4482,0.442,0.475,0.474333333333333,0.482933333333333,0.467066666666667,0.465266666666667,0.478333333333333,0.492466666666667,0.4508,0.4794,0.494333333333333,0.460066666666667,0.469133333333333,0.480533333333333,0.479666666666667,0.4984,0.524466666666667,0.431133333333333,0.459466666666667,0.4672,0.452866666666667,0.4638
+"1050",0.448266666666667,0.4422,0.475333333333333,0.4744,0.483,0.467,0.465333333333333,0.4784,0.491,0.450533333333333,0.4788,0.494066666666667,0.460133333333333,0.471133333333333,0.480266666666667,0.478866666666667,0.498,0.525266666666667,0.431,0.4604,0.467266666666667,0.451733333333333,0.464133333333333
+"1051",0.4486,0.4426,0.474933333333333,0.474866666666667,0.4838,0.467133333333333,0.465,0.477866666666667,0.491133333333333,0.449266666666667,0.4794,0.492733333333333,0.460866666666667,0.470333333333333,0.479866666666667,0.4792,0.4978,0.525266666666667,0.4314,0.460733333333333,0.4672,0.452666666666667,0.4658
+"1052",0.4492,0.442933333333333,0.474866666666667,0.474866666666667,0.484533333333333,0.4672,0.464733333333333,0.4778,0.491666666666667,0.4488,0.4798,0.4924,0.4612,0.4696,0.4796,0.4794,0.4982,0.525333333333333,0.432,0.460733333333333,0.467266666666667,0.453066666666667,0.467066666666667
+"1053",0.45,0.442733333333333,0.475333333333333,0.474466666666667,0.4844,0.467333333333333,0.464866666666667,0.477733333333333,0.491533333333333,0.449,0.479733333333333,0.493333333333333,0.461133333333333,0.470266666666667,0.48,0.4794,0.499466666666667,0.525066666666667,0.432266666666667,0.460333333333333,0.467,0.4526,0.466533333333333
+"1054",0.448733333333333,0.441666666666667,0.4762,0.4744,0.483333333333333,0.467533333333333,0.465933333333333,0.477533333333333,0.492133333333333,0.449666666666667,0.479333333333333,0.493533333333333,0.461266666666667,0.470266666666667,0.480066666666667,0.479133333333333,0.498666666666667,0.524666666666667,0.431266666666667,0.460866666666667,0.4672,0.453133333333333,0.466333333333333
+"1055",0.447933333333333,0.441466666666667,0.476933333333333,0.4744,0.482533333333333,0.467866666666667,0.466,0.4776,0.4928,0.450066666666667,0.478933333333333,0.492866666666667,0.460466666666667,0.4698,0.480066666666667,0.479266666666667,0.498066666666667,0.524066666666667,0.430933333333333,0.461266666666667,0.467,0.453133333333333,0.466266666666667
+"1056",0.4488,0.4422,0.476466666666667,0.474133333333333,0.483333333333333,0.4682,0.4652,0.477266666666667,0.493466666666667,0.450266666666667,0.479533333333333,0.492066666666667,0.4602,0.4696,0.480333333333333,0.480133333333333,0.498666666666667,0.5244,0.4316,0.461266666666667,0.4664,0.451666666666667,0.465666666666667
+"1057",0.449933333333333,0.442466666666667,0.476266666666667,0.4744,0.4842,0.468533333333333,0.4646,0.477466666666667,0.4936,0.449733333333333,0.479133333333333,0.492133333333333,0.459933333333333,0.470066666666667,0.479866666666667,0.4802,0.498333333333333,0.525066666666667,0.431066666666667,0.4616,0.467,0.452133333333333,0.4652
+"1058",0.449933333333333,0.441666666666667,0.475933333333333,0.474333333333333,0.485266666666667,0.469333333333333,0.465133333333333,0.477933333333333,0.493666666666667,0.4488,0.478533333333333,0.492933333333333,0.459866666666667,0.470533333333333,0.479733333333333,0.480066666666667,0.498,0.525133333333333,0.4296,0.462,0.468133333333333,0.453466666666667,0.466133333333333
+"1059",0.449066666666667,0.442466666666667,0.475666666666667,0.472933333333333,0.484466666666667,0.469666666666667,0.4652,0.478133333333333,0.492733333333333,0.448266666666667,0.4784,0.493733333333333,0.4596,0.470666666666667,0.482266666666667,0.4798,0.4986,0.525466666666667,0.429533333333333,0.461933333333333,0.468666666666667,0.4534,0.4686
+"1060",0.4492,0.442466666666667,0.476466666666667,0.473466666666667,0.484333333333333,0.468733333333333,0.465333333333333,0.478733333333333,0.4924,0.448,0.478466666666667,0.493333333333333,0.4596,0.4708,0.4812,0.478866666666667,0.4984,0.5256,0.43,0.4614,0.468133333333333,0.452533333333333,0.467533333333333
+"1061",0.449733333333333,0.441466666666667,0.4768,0.475466666666667,0.484733333333333,0.4672,0.4656,0.479266666666667,0.492866666666667,0.448266666666667,0.478266666666667,0.492333333333333,0.46,0.4698,0.4778,0.477466666666667,0.497133333333333,0.5254,0.431066666666667,0.461666666666667,0.4668,0.4516,0.463733333333333
+"1062",0.449333333333333,0.442266666666667,0.475933333333333,0.476,0.484333333333333,0.467866666666667,0.4652,0.477866666666667,0.4922,0.4478,0.4792,0.493333333333333,0.4606,0.470133333333333,0.479266666666667,0.479466666666667,0.4986,0.524133333333333,0.431133333333333,0.461066666666667,0.466,0.451066666666667,0.465866666666667
+"1063",0.449066666666667,0.442133333333333,0.475466666666667,0.475466666666667,0.485133333333333,0.468133333333333,0.4654,0.477666666666667,0.492866666666667,0.447866666666667,0.479933333333333,0.4936,0.460266666666667,0.469466666666667,0.479733333333333,0.480466666666667,0.499333333333333,0.5246,0.431066666666667,0.4612,0.466066666666667,0.4512,0.466133333333333
+"1064",0.449533333333333,0.441,0.4756,0.474533333333333,0.486533333333333,0.468066666666667,0.466,0.478733333333333,0.494533333333333,0.448266666666667,0.4798,0.4928,0.458666666666667,0.468133333333333,0.478266666666667,0.479733333333333,0.499066666666667,0.526666666666667,0.4306,0.4624,0.467666666666667,0.452533333333333,0.463666666666667
+"1065",0.449733333333333,0.440866666666667,0.475533333333333,0.474,0.4848,0.467733333333333,0.465666666666667,0.478466666666667,0.493733333333333,0.448,0.4796,0.492333333333333,0.459533333333333,0.4706,0.479066666666667,0.479666666666667,0.499666666666667,0.526,0.430533333333333,0.463,0.468333333333333,0.4528,0.464933333333333
+"1066",0.450133333333333,0.442066666666667,0.4746,0.473733333333333,0.4836,0.467466666666667,0.465333333333333,0.478133333333333,0.492266666666667,0.447066666666667,0.4794,0.493466666666667,0.459933333333333,0.4716,0.479533333333333,0.478866666666667,0.499333333333333,0.5248,0.430733333333333,0.463333333333333,0.4678,0.451666666666667,0.466466666666667
+"1067",0.450866666666667,0.443733333333333,0.472733333333333,0.473666666666667,0.484866666666667,0.468,0.465,0.478533333333333,0.4906,0.446466666666667,0.478733333333333,0.495333333333333,0.458866666666667,0.469866666666667,0.478533333333333,0.477466666666667,0.498866666666667,0.524333333333333,0.430733333333333,0.463533333333333,0.467,0.450133333333333,0.466533333333333
+"1068",0.450466666666667,0.442266666666667,0.472933333333333,0.4756,0.486266666666667,0.467333333333333,0.465866666666667,0.478133333333333,0.491133333333333,0.446933333333333,0.478933333333333,0.493933333333333,0.458533333333333,0.469533333333333,0.477866666666667,0.477733333333333,0.498866666666667,0.5244,0.431266666666667,0.462533333333333,0.466,0.451666666666667,0.466133333333333
+"1069",0.449733333333333,0.440866666666667,0.475133333333333,0.476466666666667,0.487066666666667,0.4678,0.465866666666667,0.4774,0.4918,0.447,0.478466666666667,0.492,0.4588,0.4706,0.4788,0.479,0.4988,0.5252,0.430666666666667,0.461266666666667,0.466266666666667,0.453333333333333,0.466066666666667
+"1070",0.4486,0.44,0.478533333333333,0.4734,0.486933333333333,0.470266666666667,0.4636,0.478066666666667,0.4912,0.447333333333333,0.4762,0.490866666666667,0.459333333333333,0.4716,0.479866666666667,0.4782,0.495866666666667,0.525933333333333,0.428133333333333,0.4608,0.467533333333333,0.453466666666667,0.466333333333333
+"1071",0.448066666666667,0.4398,0.479733333333333,0.473333333333333,0.486533333333333,0.468866666666667,0.463933333333333,0.478666666666667,0.489133333333333,0.448133333333333,0.477,0.491066666666667,0.4602,0.471333333333333,0.4776,0.477533333333333,0.496466666666667,0.525333333333333,0.429266666666667,0.461333333333333,0.467266666666667,0.452533333333333,0.466
+"1072",0.4478,0.44,0.478266666666667,0.474733333333333,0.486066666666667,0.465866666666667,0.465133333333333,0.4786,0.4878,0.448666666666667,0.478733333333333,0.4918,0.4606,0.471,0.475,0.477133333333333,0.4986,0.5244,0.431,0.461666666666667,0.466533333333333,0.4518,0.465733333333333
+"1073",0.447266666666667,0.439533333333333,0.475333333333333,0.473933333333333,0.484933333333333,0.466533333333333,0.464333333333333,0.478933333333333,0.49,0.447733333333333,0.478333333333333,0.492333333333333,0.458866666666667,0.471133333333333,0.4766,0.477466666666667,0.496466666666667,0.5242,0.429666666666667,0.460466666666667,0.466933333333333,0.4512,0.464066666666667
+"1074",0.447,0.4402,0.4744,0.4736,0.484133333333333,0.4664,0.464266666666667,0.4784,0.492333333333333,0.447333333333333,0.477133333333333,0.492266666666667,0.458866666666667,0.471533333333333,0.478533333333333,0.476733333333333,0.4966,0.523333333333333,0.429533333333333,0.459533333333333,0.466866666666667,0.450533333333333,0.464066666666667
+"1075",0.447666666666667,0.4412,0.4748,0.473666666666667,0.483733333333333,0.465866666666667,0.4652,0.4776,0.491666666666667,0.4476,0.476866666666667,0.4928,0.4598,0.4722,0.478666666666667,0.476333333333333,0.4994,0.522933333333333,0.429733333333333,0.459666666666667,0.465333333333333,0.450866666666667,0.465333333333333

2021 Projektbezogenes Arbeiten/Abschlussarbeit/script_marion.R

@@ -0,0 +1,127 @@
+
+###############################################
+# Spektrendatei �ffnen                        #
+###############################################
+
+setwd("C:\\Users\\stellmes\\Documents\\202207")
+
+spektren <- read.table("export_20220714.dat", header=F, fileEncoding = "UTF16")
+
+View(spektren)
+
+###############################################
+# Tabelle anpassen                            #
+###############################################
+
+
+spektren.df <- lapply(spektren, function(x) {gsub(",", "", x)})
+spektren.df <- lapply(spektren.df, function(x) as.numeric(x))
+spektren.df <- as.data.frame(spektren.df)
+
+wl <- "wavelength"
+#white <- as.character(1)
+messungen <- as.character(seq(1,290,1))
+
+names <- c(rbind(wl, messungen))
+names(spektren.df) <- names
+
+View(spektren.df)
+
+
+###############################################
+# Messungen mit Korrektur der Referenzmessung #
+###############################################
+
+# Die �berpr�fung der Plausibilt�t der Messungen ist ein wichtiger Schritt
+# Wir �berpr�fen hier die Referenzmessung und bekommen einen Eindruck
+# vom mittleren Reflexionsverhalten der gemessenen Bl�tter
+
+
+### Angaben zur Messung des Baumes
+prov = "xyz"
+baum.id = "abc"
+
+# Spalte der Referenzmessung
+spalte.ref = 1
+
+# Vektor mit Blattmessungen
+spalten.messungen = seq(2,16,1)
+
+# alternativ (falls es mal Fehlmessungen etc. gibt)
+#spalten.messungen = c(2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16)
+
+# Spalte der wei�en Referenz
+white=as.character(spalte.ref)
+
+# Spalten der dazugeh�rigen Messungen
+mean <- rowMeans(spektren.df[, as.character(spalten.messungen)])
+
+# Farbe Linie f�r das mittlere Spektrum
+col1 =" forest green"
+# Farbe f�r die Referenzmessung
+col2 = "gray"
+
+# Plot mean
+plot(spektren.df$wavelength, 
+     mean, 
+     xlab="Wellenl�nge (nm)", ylab="Reflexion (%)", 
+     type="l", col=col1, lwd=3, 
+     ylim= c(0,1), xlim=c(400,1050),
+     main=paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""))
+lines(spektren.df$wavelength, unlist(spektren.df[white]), type="l", col=col2, lwd=3)
+
+legend("bottomright",legend=c(paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""), "Referenz"),
+       text.col=c(col1, col2),pch=c("-"),col=c(col1, col2), lwd=3)
+
+
+# Folgende Korrekture ist normalerweise nicht notwendig, wir m�ssen aber teilweise die Spektren
+# korrigieren, da die gemessene wei�e Referenz start von der "Einserlinie" abweicht.
+
+# Bei den Messungen, wo die Referenz um 1 liegt, sieht man nat�rlich keinen 
+# gro�en Effekt,
+
+# Es is aber fraglich, ob die Korrektur immer ausreichend ist.
+mean.ratio <- mean*1/unlist(spektren.df[white])
+
+
+
+# Plot mean.ratio
+plot(spektren.df$wavelength, 
+     mean.ratio, 
+     xlab="Wellenl�nge (nm)", ylab="Reflexion (%)", 
+     type="l", col=col1, lwd=3, 
+     ylim= c(0,1), xlim=c(400,1050),
+     main=paste("Korrigiert - Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""))
+lines(spektren.df$wavelength, unlist(spektren.df[white]), type="l", col=col2, lwd=3)
+
+legend("bottomright",
+       legend=c(paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""), "Referenz"),
+       text.col=c(col1, col2), pch=c("-"),col=c(col1, col2), lwd=3)
+
+
+
+
+################################################
+# Plotten der Einzelmessungen f�r eine Messreihe #
+################################################
+
+# Einzelmessungen einer Messreihe
+
+# Hier k�nnen wir uns anschauen, ob alles mit den einzelnen Spektren passt un
+# wie variabel die Messungen sind. Ggf. k�nnen noch Fehlmessungen ausgeschlossen werden.
+
+# Hier der Plot ohne Korrektur der Referenz, ist aber nat�rlich ohne Weiteres umsetzbar
+
+plot(spektren.df$wavelength, 
+     spektren.df[, as.character(spalten.messungen)[1]], 
+     xlab="Wellenl�nge (nm)", 
+     ylab="Reflexion (%)", 
+     type="l", col=col2, lwd=1, 
+     ylim= c(0,0.6), xlim=c(400,1050), 
+     main=paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""))
+for (i in 2:length(spalten.messungen)){
+  lines(spektren.df$wavelength, 
+        spektren.df[, as.character(spalten.messungen [i])], 
+        col=col2, lwd=1)
+}
+

2021 Projektbezogenes Arbeiten/Spektren_ansicht.R

@@ -0,0 +1,130 @@
+
+###############################################
+# Spektrendatei oeffnen                        #
+###############################################
+
+spektren <- read.table("export_20220714.dat", header=F, fileEncoding = "UTF16")
+
+#View(spektren)
+
+###############################################
+# Tabelle anpassen                            #
+###############################################
+
+
+spektren.df <- lapply(spektren, function(x) {gsub(",", "", x)})
+spektren.df <- lapply(spektren.df, function(x) as.numeric(x))
+spektren.df <- as.data.frame(spektren.df)
+
+wl <- "wavelength"
+white <- as.character(1)
+messungen <- as.character(seq(1,290,1))
+
+names <- c(rbind(wl, messungen))
+names(spektren.df) <- names
+
+View(spektren.df)
+
+#write.csv(spektren.df,"/cloud/project/20220721_dataframe.csv")
+
+###############################################
+# Messungen mit Korrektur der Referenzmessung #
+###############################################
+
+# Die Ueberpruefung der Plausibiltaet der Messungen ist ein wichtiger Schritt
+# Wir ueberpruefen hier die Referenzmessung und bekommen einen Eindruck
+# vom mittleren Reflexionsverhalten der gemessenen Blaetter
+
+
+### Angaben zur Messung des Baumes
+prov = "xyz"
+baum.id = "abc"
+
+# Spalte der Referenzmessung
+spalte.ref = 1
+
+# Vektor mit Blattmessungen
+spalten.messungen = seq(2,16,1)
+
+# alternativ (falls es mal Fehlmessungen etc. gibt)
+#spalten.messungen = c(2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16)
+
+# Spalte der weisen Referenz
+white=as.character(spalte.ref)
+
+# Spalten der dazugeh?rigen Messungen
+mean <- rowMeans(spektren.df[, as.character(spalten.messungen)])
+
+# Farbe Linie fuer das mittlere Spektrum
+col1 =" forest green"
+# Farbe fuer die Referenzmessung
+col2 = "gray"
+
+# Plot mean
+plot(spektren.df$wavelength, 
+     #mean.ratio, 
+     xlab="Wellenlaenge (nm)", ylab="Reflexion (%)", 
+     type="l", col=col1, lwd=3, 
+     ylim= c(0,1), xlim=c(400,1050),
+     main=paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""))
+lines(spektren.df$wavelength, unlist(spektren.df[white]), type="l", col=col2, lwd=3)
+
+legend("bottomright",legend=c(paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""), "Referenz"),
+       text.col=c(col1, col2),pch=c("-"),col=c(col1, col2), lwd=3)
+
+
+# Folgende Korrekture ist normalerweise nicht notwendig, wir muessen aber teilweise die Spektren
+# korrigieren, da die gemessene wei?e Referenz start von der "Einserlinie" abweicht.
+
+# Bei den Messungen, wo die Referenz um 1 liegt, sieht man natuerlich keinen 
+# gro?en Effekt,
+
+# Es is aber fraglich, ob die Korrektur immer ausreichend ist.
+mean.ratio <- mean*1/unlist(spektren.df[white])
+
+
+
+# Plot mean.ratio
+jpeg("mean_ratio.jpeg", quality = 100)
+plot(spektren.df$wavelength, 
+     mean.ratio, 
+     xlab="Wellenl?nge (nm)", ylab="Reflexion (%)", 
+     type="l", col=col1, lwd=3, 
+     ylim= c(0,1), xlim=c(400,1050),
+     main=paste("Korrigiert - Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""))
+lines(spektren.df$wavelength, unlist(spektren.df[white]), type="l", col=col2, lwd=3)
+
+legend("bottomright",
+       legend=c(paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""), "Referenz"),
+       text.col=c(col1, col2), pch=c("-"),col=c(col1, col2), lwd=3)
+
+
+dev.off()
+
+################################################
+# Plotten der Einzelmessungen fuer eine Messreihe #
+################################################
+
+# Einzelmessungen einer Messreihe
+
+# Hier koennen wir uns anschauen, ob alles mit den einzelnen Spektren passt un
+# wie variabel die Messungen sind. Ggf. k?nnen noch Fehlmessungen ausgeschlossen werden.
+
+# Hier der Plot ohne Korrektur der Referenz, ist aber natürlich ohne Weiteres umsetzbar
+
+jpeg("messreihe.jpeg", quality = 100)
+
+plot(spektren.df$wavelength, 
+     spektren.df[, as.character(spalten.messungen)[1]], 
+     xlab="Wellenl?nge (nm)", 
+     ylab="Reflexion (%)", 
+     type="l", col=col2, lwd=1, 
+     ylim= c(0,0.6), xlim=c(400,1050), 
+     main=paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""))
+for (i in 2:length(spalten.messungen)){
+  lines(spektren.df$wavelength, 
+        spektren.df[, as.character(spalten.messungen [i])], 
+        col=col2, lwd=1)
+}
+
+dev.off()

2021 Projektbezogenes Arbeiten/Spektrenansicht_Original.R

@@ -0,0 +1,127 @@
+
+###############################################
+# Spektrendatei öffnen                        #
+###############################################
+
+setwd("C:\\Users\\stellmes\\Documents\\202207")
+
+spektren <- read.table("export_20220714.dat", header=F, fileEncoding = "UTF16")
+
+View(spektren)
+
+###############################################
+# Tabelle anpassen                            #
+###############################################
+
+
+spektren.df <- lapply(spektren, function(x) {gsub(",", "", x)})
+spektren.df <- lapply(spektren.df, function(x) as.numeric(x))
+spektren.df <- as.data.frame(spektren.df)
+
+wl <- "wavelength"
+#white <- as.character(1)
+messungen <- as.character(seq(1,290,1))
+
+names <- c(rbind(wl, messungen))
+names(spektren.df) <- names
+
+View(spektren.df)
+
+
+###############################################
+# Messungen mit Korrektur der Referenzmessung #
+###############################################
+
+# Die Überprüfung der Plausibiltät der Messungen ist ein wichtiger Schritt
+# Wir überprüfen hier die Referenzmessung und bekommen einen Eindruck
+# vom mittleren Reflexionsverhalten der gemessenen Blätter
+
+
+### Angaben zur Messung des Baumes
+prov = "xyz"
+baum.id = "abc"
+
+# Spalte der Referenzmessung
+spalte.ref = 1
+
+# Vektor mit Blattmessungen
+spalten.messungen = seq(2,16,1)
+
+# alternativ (falls es mal Fehlmessungen etc. gibt)
+#spalten.messungen = c(2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16)
+
+# Spalte der weißen Referenz
+white=as.character(spalte.ref)
+
+# Spalten der dazugehörigen Messungen
+mean <- rowMeans(spektren.df[, as.character(spalten.messungen)])
+
+# Farbe Linie für das mittlere Spektrum
+col1 =" forest green"
+# Farbe für die Referenzmessung
+col2 = "gray"
+
+# Plot mean
+plot(spektren.df$wavelength, 
+     mean.ratio, 
+     xlab="Wellenlänge (nm)", ylab="Reflexion (%)", 
+     type="l", col=col1, lwd=3, 
+     ylim= c(0,1), xlim=c(400,1050),
+     main=paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""))
+lines(spektren.df$wavelength, unlist(spektren.df[white]), type="l", col=col2, lwd=3)
+
+legend("bottomright",legend=c(paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""), "Referenz"),
+       text.col=c(col1, col2),pch=c("-"),col=c(col1, col2), lwd=3)
+
+
+# Folgende Korrekture ist normalerweise nicht notwendig, wir müssen aber teilweise die Spektren
+# korrigieren, da die gemessene weiße Referenz start von der "Einserlinie" abweicht.
+
+# Bei den Messungen, wo die Referenz um 1 liegt, sieht man natürlich keinen 
+# großen Effekt,
+
+# Es is aber fraglich, ob die Korrektur immer ausreichend ist.
+mean.ratio <- mean*1/unlist(spektren.df[white])
+
+
+
+# Plot mean.ratio
+plot(spektren.df$wavelength, 
+     mean.ratio, 
+     xlab="Wellenlänge (nm)", ylab="Reflexion (%)", 
+     type="l", col=col1, lwd=3, 
+     ylim= c(0,1), xlim=c(400,1050),
+     main=paste("Korrigiert - Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""))
+lines(spektren.df$wavelength, unlist(spektren.df[white]), type="l", col=col2, lwd=3)
+
+legend("bottomright",
+       legend=c(paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""), "Referenz"),
+       text.col=c(col1, col2), pch=c("-"),col=c(col1, col2), lwd=3)
+
+
+
+
+################################################
+# Plotten der Einzelmessungen für eine Messreihe #
+################################################
+
+# Einzelmessungen einer Messreihe
+
+# Hier können wir uns anschauen, ob alles mit den einzelnen Spektren passt un
+# wie variabel die Messungen sind. Ggf. können noch Fehlmessungen ausgeschlossen werden.
+
+# Hier der Plot ohne Korrektur der Referenz, ist aber natürlich ohne Weiteres umsetzbar
+
+plot(spektren.df$wavelength, 
+     spektren.df[, as.character(spalten.messungen)[1]], 
+     xlab="Wellenlänge (nm)", 
+     ylab="Reflexion (%)", 
+     type="l", col=col2, lwd=1, 
+     ylim= c(0,0.6), xlim=c(400,1050), 
+     main=paste("Baum ", baum.id, ", Provenienz ", prov, sep=""))
+for (i in 2:length(spalten.messungen)){
+  lines(spektren.df$wavelength, 
+        spektren.df[, as.character(spalten.messungen [i])], 
+        col=col2, lwd=1)
+}
+

2021 Regionale Themen der Fernerkundung/01_Intro.R

@@ -0,0 +1,75 @@
+#install.packages("raster")
+#install.packages("rgdal")
+library(raster)
+library(rgdal)
+
+#Assign .tif to an object
+dem <- raster("SRTM_ffB01_p045r032.tif")
+
+#General information
+summary(dem)
+
+#Structure of an object
+str(dem)
+
+#Visualize the imagery
+plot(dem)
+##Set min and max value
+plot(dem, zlim=c(0,3000))
+##Change color schemes (greyscale)
+plot(dem, zlim=c(0,3000), col=grey.colors(255))
+##Change color schemes (terrain colors)
+plot(dem, zlim=c(0,3000), col=terrain.colors(255))
+
+#Derive terrain features such as slope and aspect
+slp <- terrain(dem, opt="slope", unit="degrees")
+slp <- terrain(dem, opt="aspect", unit="degrees")
+
+#Read single raster bands
+blue2011 <- raster ("./LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1_B1.TIF")
+green2011 <- raster ("./LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1_B2.TIF")
+red2011 <- raster ("./LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1_B3.TIF")
+nir2011 <- raster ("./LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1_B4.TIF")
+swira2011 <- raster ("./LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1_B5.TIF")
+swirb2011 <- raster ("./LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1_B7.TIF")
+
+#Multiband raster
+ls52011 <- stack(blue2011,green2011,red2011,nir2011,swira2011,swirb2011)
+
+#Plot multiband raster images
+plot(ls52011)
+plot(ls52011[[4]]) #only one layer
+plotRGB(ls52011, 3, 2, 1, stretch="lin") #plot RGB
+
+#Raster image information
+res (ls52011) #Resulution
+projection (ls52011) #Projection
+dim (ls52011) #Dimention (rows & columns)
+nlayers (ls52011) #Number of layers
+extent (ls52011) 
+ncell (ls52011)
+
+#Display new extent (crop) with lines on a plot
+plot(nir2011)
+abline(v=510000)
+abline(v=580000)
+abline(h=4490000)
+abline(h=4543000)
+
+#Define new extent (crop) with a box on a plot
+plot(nir2011)
+e <- extent(510000, 580000, 4490000, 4543000)
+plot(e, add=TRUE, col = "red")
+
+#Crop the image
+ls52011.subs <- crop(ls52011, e)
+##plot
+plotRGB (ls52011.subs, 3, 2, 1, stretch="lin")
+
+#Homework
+dim(ls52011.subs)
+ncell(ls52011.subs)
+extent(ls52011)
+636315-395685
+4571415 - 4355985
+215.430 * 240.630

2021 Regionale Themen der Fernerkundung/02_preprocessing.R

@@ -0,0 +1,147 @@
+##### 01 Uebung ######
+
+#1.01 Install packages
+install.packages("rgdal")
+install.packages("raster")
+
+#1.02 Load packages
+library(raster)
+library(rgdal)
+
+#1.03 Set working directory
+setwd("/Users/huaqo/Nextcloud/Regionale Themen/02 uebung")
+
+#1.04 Assign .tif to an object
+dem <- raster("SRTM_ffB01_p045r032.tif")
+
+#1.05 General information
+summary(dem)
+
+#1.06 Structure of an object
+str(dem)
+
+#1.07 Visualize the imagery
+plot(dem)
+##1.08 Set min and max value
+plot(dem, zlim=c(0,3000))
+##1.09 Change color schemes (greyscale)
+plot(dem, zlim=c(0,3000), col=grey.colors(255))
+##1.10Change color schemes (terrain colors)
+plot(dem, zlim=c(0,3000), col=terrain.colors(255))
+
+#1.11Derive terrain features such as slope and aspect
+slp <- terrain(dem, opt="slope", unit="degrees")
+slp <- terrain(dem, opt="aspect", unit="degrees")
+
+#1.12Read single raster bands
+blue2011 <- raster ("/Users/fokus/Nextcloud/Regionale Themen/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1_B1.TIF")
+green2011 <- raster ("/Users/fokus/Nextcloud/Regionale Themen/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1_B2.TIF")
+red2011 <- raster ("/Users/fokus/Nextcloud/Regionale Themen/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1_B3.TIF")
+nir2011 <- raster ("/Users/fokus/Nextcloud/Regionale Themen/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1_B4.TIF")
+swira2011 <- raster ("/Users/fokus/Nextcloud/Regionale Themen/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1_B5.TIF")
+swirb2011 <- raster ("/Users/fokus/Nextcloud/Regionale Themen/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1/LT05_L1TP_045032_20110909_20160831_01_T1_B7.TIF")
+
+#1.13Multiband raster
+ls52011 <- stack(blue2011,green2011,red2011,nir2011,swira2011,swirb2011)
+
+#1.14 Plot multiband raster images
+plot(ls52011)
+plot(ls52011[[4]]) #only one layer
+plotRGB(ls52011, 3, 2, 1, stretch="lin") #plot RGB
+
+#1.15 Raster image information
+res (ls52011) #Resulution
+projection (ls52011) #Projection
+dim (ls52011) #Dimention (rows & columns)
+nlayers (ls52011) #Number of layers
+extent (ls52011) 
+ncell (ls52011)
+
+#1.16 Display new extent (crop) with lines on a plot
+plot(nir2011)
+abline(v=510000)
+abline(v=580000)
+abline(h=4490000)
+abline(h=4543000)
+
+#1.17 Define new extent (crop) with a box on a plot
+plot(nir2011)
+e <- extent(510000, 580000, 4490000, 4543000)
+plot(e, add=TRUE, col = "red")
+
+#1.18 Crop the image
+ls52011.subs <- crop(ls52011, e)
+##plot
+plotRGB (ls52011.subs, 3, 2, 1, stretch="lin")
+
+#1.19 Homework
+dim(ls52011.subs)
+ncell(ls52011.subs)
+extent(ls52011)
+636315-395685
+4571415 - 4355985
+215.430 * 240.630
+
+####### 02 Uebung #######
+## For Landsat 5
+#1.01
+#1.02
+#1.03
+#1.12
+#1.13
+
+#2.01 Export layerstack
+writeRaster(l5_2011, "L5_2011_entire.tif", Format="GTiff", overwrite = TRUE)
+
+#1.17
+#2.01
+#1.13
+
+## For Landsat 8
+
+blue2014 <- raster ("/Users/huaqo/Nextcloud/Regionale Themen/02 uebung/LC08_L1TP_045032_20140901_20170303_01_T1/LC08_L1TP_045032_20140901_20170303_01_T1_B2.TIF")
+green2014 <- raster ("/Users/huaqo/Nextcloud/Regionale Themen/02 uebung/LC08_L1TP_045032_20140901_20170303_01_T1/LC08_L1TP_045032_20140901_20170303_01_T1_B3.TIF")
+red2014 <- raster ("/Users/huaqo/Nextcloud/Regionale Themen/02 uebung/LC08_L1TP_045032_20140901_20170303_01_T1/LC08_L1TP_045032_20140901_20170303_01_T1_B4.TIF")
+nir2014 <- raster ("/Users/huaqo/Nextcloud/Regionale Themen/02 uebung/LC08_L1TP_045032_20140901_20170303_01_T1/LC08_L1TP_045032_20140901_20170303_01_T1_B5.TIF")
+swira2014 <- raster ("/Users/huaqo/Nextcloud/Regionale Themen/02 uebung/LC08_L1TP_045032_20140901_20170303_01_T1/LC08_L1TP_045032_20140901_20170303_01_T1_B6.TIF")
+swirb2014 <- raster ("/Users/huaqo/Nextcloud/Regionale Themen/02 uebung/LC08_L1TP_045032_20140901_20170303_01_T1/LC08_L1TP_045032_20140901_20170303_01_T1_B7.TIF")
+ls82014 <- stack(blue2014, green2014, red2014, nir2014, swira2014, swirb2014)
+ls82014.crop <- crop(ls82014, e)
+writeRaster(ls82014, "ls82014_entire.tif", Format="GTiff", overwrite = TRUE)
+writeRaster(ls82014.crop, "ls82014.tif", Format="GTiff", overwrite = TRUE)
+ls52011.crop <- stack("ls52011.tif")
+ls82014.crop <- stack("ls82014.tif")
+
+#Metadata
+# REFLECTANCE_MULT_BAND_4 = 2.0000E-05
+# REFLECTANCE_ADD_BAND_4 = -0.100000
+# SUN_ELEVATION = 53.22163770
+# EARTH_SUN_DISTANCE = 1.0091290
+
+#Calculation of the TOA reflectance for one band
+ls82014_NIR_TOA_simple <- (ls82014.crop[[4]]*0.00002) - 0.1
+plot(ls82014_NIR_TOA_simple, col = grey.colors(255), zlim= c(0,1))
+
+#Correct for the sun zenith angle and the sun-earth-distance for one band
+sun_elev <- 53.22163770
+sun_earth_distance <- 1.0091290
+ls82014_NIR_TOA <- ls82014_NIR_TOA_simple * sun_earth_distance^2 / sin(sun_elev*pi/180)
+plot(NIR_TOA, col = grey.colors(255), zlim= c(0,0.6))
+
+#Correct all for all bands
+ls82014_TOA_corrected <- (((ls82014.crop*0.00002) - 0.1) * sun_earth_distance^2) / sin(sun_elev*pi/180)
+writeRaster(ls82014_TOA_corrected, "ls82014_TOA_corrected.tif", format = "GTiff", overwrite = TRUE)
+
+#Correct for dark pixels
+min2014 <- minValue(ls82014_TOA_corrected)
+ls82014_darkpixel_corrected <- ls82014_TOA_corrected - min2014
+writeRaster(ls82014_darkpixel_corrected, format = "GTiff")
+plotRGB(ls82014_darkpixel_corrected,4,3,2, stretch="lin")
+
+#Q1: No Comparison
+#Q2:
+##DM: Quantized and calibrated scaled Digital Numbers (DN) representing the multispectral image acquired by OLI and TIRS.
+##TOA: They can be converted to Top Of Atmosphere (TOA) reflectance and radiance values by using radiometric rescaling coefficients as described in this USGS guide.
+##Surface Reflectance products provide an estimate of the surface spectral reflectance as it would be measured at ground level in the absence of atmospheric scattering or absorption.
+#Q3: Level1: DM oder TOA Level2: SR
+#Q4: Yes it is a physical Value but without the correct for the sunzenith ang and Earth distance

2021 Regionale Themen der Fernerkundung/03_preprocessing.R

@@ -0,0 +1,109 @@
+#Preprocessed data import
+l5_2011_rawdn <- stack('L5_2011.tif')
+l5_2011_toa <- stack('L5_2011_TOA.tif')
+l5_2011_surfref <- stack('L5_2011_sr.tif')
+
+#Rescale data according to metadata
+l5_2011_surfref <- -0.2 + l5_2011_surfref*2.75e-05
+
+#Export raster
+writeRaster(l5_2011_surfref, 'L5_2011_sr_rescaled.tif', Format='GTiff', overwrite= TRUE)
+
+#Remove negative values, set negative to 0, above 1 values to 1
+l5_2011_surfref <- reclassify(l5_2011_surfref, c(-Inf,0,0,1,Inf,1))
+
+#Plot
+plotRGB(l5_2011_rawdn, 3,2,1, stretch='lin')
+plotRGB(l5_2011_toa, 3,2,1, stretch='lin')
+plotRGB(l5_2011_surfref, 3,2,1, stretch='lin')
+
+#
+lambda <- c(480, 560, 655, 865, 1610, 2150)
+
+#Pick a spot with vegetation and show the spectra
+plotRGB(l5_2011_surfref, r=4, g=3, b=2, stretch="lin")
+pxy<-locator(1) # This function requires an input! -> Click once in the image on a vegetated area --> then wait!
+
+spectrum_rawdn<-extract(l5_2011_rawdn, cbind(pxy$x[1], pxy$y[1]))
+spectrum_toa<-extract(l5_2011_toa, cbind(pxy$x[1], pxy$y[1]))
+spectrum_surfref<-extract(l5_2011_surfref, cbind(pxy$x[1], pxy$y[1]))
+dev.off()
+
+par(mfrow=c(1,3))
+plot(lambda, spectrum_rawdn, 
+     ylab="raw DN",
+     xlab="wavelength (nm)", type='b')
+plot(lambda, spectrum_toa, 
+     ylab="ToA reflectance",
+     xlab="wavelength (nm)", type='b')
+plot(lambda, spectrum_surfref, 
+     ylab="Surface reflectance",
+     xlab="wavelength (nm)", type='b')
+
+#Load terrain correction file
+dem <- stack('/Users/huaqo/Downloads/SRTM_ffB01_p045r032.tif')
+
+#Match to images
+dem <- resample(dem, l5_2011_surfref)
+
+#Calculate slope and aspect
+slp <- terrain (dem, opt='slope')
+asp <- terrain (dem, opt='aspect')
+
+#Input sun position
+theta_e <- 49.6590900
+theta_a <- 144.56665673
+
+#Calculate the hillshade 
+hs2011 <- hillShade(slp,asp, angle = theta_e, direction = theta_a)
+
+#Plot hillshade
+plot(hs2011, col=grey.colors(255), zlim=c(0,1))
+summary(hs2011)
+
+#Reclassify data
+hs2011 <- reclassify(hs2011, matrix(c(-Inf, 0, 0.0), 1, 3))
+
+#Topographic normalization with hillshade
+l5_2011_topo <- l5_2011_surfref*cos((90-theta_e)/180*pi) / hs2011
+
+#Export
+writeRaster(l5_2011_topo, 'l5_2011_topo.tif', format='GTiff', overwrite=TRUE)
+
+#Plot
+par(mfrow=c(1,2))
+plotRGB(l5_2011_surfref, r=4, g=3, b=2, stretch="lin")
+plotRGB(l5_2011_topo, r=4, g=3, b=2, stretch="lin")
+
+#Export Plot
+savePlot('topographic correction', type='jpeg')
+
+#Read shapefile with two example points
+points <- readOGR('/Users/huaqo/Downloads/shape/points.shp')
+
+#Plot points
+plotRGB(l5_2011_surfref,4,3,2, stretch='lin')
+plot(points, col=c('green', 'orange'), pch=19, add=TRUE)
+
+#Extract pixel values below points
+spectrum_surfref <- extract(l5_2011_surfref, points)
+spectrum_topo <- extract(l5_2011_topo, points)
+
+spectrum_surfref
+spectrum_topo
+
+#Plot spectra
+x11()
+par(mfrow=c(2,2))
+plot(lambda, spectrum_surfref[2,], 
+     ylab="Surface reflectance",
+     xlab="wavelength (nm)", type='b', ylim=c(0,0.4), main="no topo - illuminated")
+plot(lambda, spectrum_surfref[1,], 
+     ylab="Surface reflectance",
+     xlab="wavelength (nm)", type='b', ylim=c(0,0.4), main="no topo - shaded")
+plot(lambda,spectrum_topo[2,], 
+     ylab="Surface reflectance",
+     xlab="wavelength (nm)", type='b', ylim=c(0,0.4), main="topo - illuminated")
+plot(lambda,spectrum_topo[1,], 
+     ylab="Surface reflectance",
+     xlab="wavelength (nm)", type='b', ylim=c(0,0.4), main="topo - shaded")

2021 Regionale Themen der Fernerkundung/04_Physische_Geographie.R

@@ -0,0 +1,106 @@
+#Preparation
+library(rgdal)
+library(raster)
+setwd('~/Nextcloud/Fernerkundung/Regionale Themen/04')
+l5_2011 <- stack("l5_2011_topo.tif")
+l8_2014 <- stack("L8_2014_topo.tif")
+
+#NDWI Change analysis
+
+##NDWI and change image (NDWI=Green-SWIR/Green+SWIR)
+ndwi2014 <- (l8_2014[[2]] - l8_2014[[5]]) / (l8_2014[[2]] + l8_2014[[5]])
+ndwi2011 <- (l5_2011[[2]] - l5_2011[[5]]) / (l5_2011[[2]] + l5_2011[[5]])
+
+###Plot NDWI
+plot(ndwi2011, zlim=c(-1,1))
+plot(ndwi2014, zlim=c(-1,1))
+
+###Calculate change image
+change <- ndwi2011-ndwi2014
+
+###Plot
+plot(change)
+
+##Change threshold
+plot(density(change))
+abline(v = 0.3,
+       col = 'red')
+loss <- change > 0.3
+plot(loss)
+
+##Derive change area
+lossval <- getValues(loss)  #convert the values of the raster to a matrix or vector
+table(lossval)
+
+###Area in km/m
+area <- table (lossval)[2] * 30 * 30 / 10000
+area2 <- table (lossval)[2] * res(change) * res(change) / 10000
+print(paste("The results of both variants should be equal: ", area, " = ", area2))
+
+#Vector data
+
+##Download administrative data
+adm <- getData ("GADM", country="USA", level=2)
+#plot(adm)
+
+##Select specific polygons
+adm[adm$NAME_2=='Trinity',]
+shasta.county <- adm[adm$NAME_2=='Shasta',]
+shasta.county
+trinity.county <- adm[adm$NAME_2=='Trinity' & adm$NAME_1=='California',]
+trinity.county
+
+###Plot
+plot(shasta.county)
+plot(trinity.county)
+
+###Combined plot option
+counties <- bind(shasta.county, trinity.county)
+plot(counties)
+
+##Change projection of geodata in R
+crs(shasta.county)    #show projection
+crs(loss)
+
+shasta.county.utm <- spTransform (shasta.county, crs(loss)) #change projection
+trinity.county.utm <- spTransform(trinity.county, crs(loss))
+
+crs (shasta.county.utm)
+
+###Plot
+plot(loss)
+plot(shasta.county.utm, add=TRUE)
+plot(trinity.county.utm, add=TRUE)
+
+##Clip the raster data based on specific polygons
+shasta.loss <- mask(loss, shasta.county.utm)
+plot(shasta.loss)
+trinity.loss <- mask(loss, trinity.county.utm)
+plot(trinity.loss)
+
+###Loss area
+shasta.lossval <- getValues (shasta.loss) 
+shasta.area <- table(shasta.lossval)[2] * res(shasta.loss)[1] * res(shasta.loss)[2] / 10000
+
+trinity.lossval <- getValues (trinity.loss) 
+trinity.area <- table(trinity.lossval)[2] * res(trinity.loss)[1] * res(trinity.loss)[2] / 10000
+
+print(paste("The loss area of Shasta county equals ", shasta.area, " ha."))
+print(paste("The loss area of Trinity county equals ", trinity.area, " ha." ))
+
+#Tasselled Cap Wetness
+
+##Calculate TCW
+TCW.ls8 <- c(0.1511, 0.1973, 0.3283, 0.3407, -0.7117, -0.4559)
+wetness.ls8 <- l8_2014*TCW.ls8
+wetness.ls8 <- stackApply(wetness.ls8,rep(1,6),sum)
+wetness.ls8 <- stackApply(wetness.ls8,1,sum)
+
+wetcol <- colorRampPalette (c("tan3", "beige","navy"))
+plot(wetness.ls8, col=wetcol(255), zlim=c(-0.4,0.1))
+
+#Homework
+
+
+
+

2021 Regionale Themen der Fernerkundung/06_Klima.R

@@ -0,0 +1,140 @@
+###Preparation
+#Package aktivieren
+library(raster)
+
+#Arbeitsordner auf Festplatte festlegen
+setwd("~/Nextcloud/Fernerkundung/Regionale Themen/05")
+
+###Donwload and open Bioclim data
+#Lade Datei aus Internet
+bioclim1 <- getData ('worldclim', var='bio', res=0.5, lon= -122, lat=34)
+
+#Stellt die Datei dar
+plot(bioclim1[[1]])
+
+#Speichert die Datei im Arbeitsordner
+writeRaster(bioclim1, 'bioclim_1.tif', format='GTiff', overwrite=TRUE)
+
+#Zeigt die Ausmaße der Datei
+extent(bioclim1)
+
+#Lade eine zweite Datei
+bioclim2 <- getData('worldclim', var='bio', res=0.5, lon=-117, lat=34)
+
+#Nochmal Plotten
+plot(bioclim2[[1]])
+
+#Speichert die Datei
+writeRaster(bioclim2, 'bioclim_2.tif', format='GTiff', overwrite=TRUE)
+
+#Karten zuasmmenschneiden
+bioclim <- merge(bioclim1, bioclim2)
+
+#Daten Speichern
+writeRaster(bioclim, 'bioclim.tif', format='GTiff', overwrite=TRUE)
+
+###Clip data to California
+#Grenzen von Kalifornien laden
+CA <- getData('GADM', country='USA', level=1)
+
+#Bestimmte Grenzen auswählen
+CA <- CA[CA@data$NAME_1=='California',]
+
+#Zwei karten übereinander plotten
+plot(bioclim[[1]])
+plot(CA, add=T)
+
+#Grenzdaten und Daten zusammenschneiden
+bioclim <- crop(bioclim, CA)
+bioclim <- mask(bioclim, CA)
+
+#Speichern
+writeRaster(bioclim, 'bioclim_california.tif', format='GTiff', overwrite=TRUE)
+
+#Laden
+bioclim <- stack('bioclim_california.tif')
+
+#plotten
+plot(bioclim)
+
+#Bennenung der Karten
+names (bioclim) <- c ('Annual Mean Temp', 'Mean Diurnal Range', 'Isothermality',                 
+                      'Temp Seasonality', 'Max Temp Warmest Month', 
+                      'Min Temp Coldest Month', 'Temp Annual Range', 
+                      'Mean Temp Wettest Quarter', 'Mean Temp Driest Quarter', 
+                      'Mean Temp Warmest Quarter', ' Mean Temp Coldest Quarter', 
+                      'Annual Prec', 'Prec Wettest Month', 'Prec Driest Month', 
+                      'Prec Seasonality', 'Prec Wettest Quarter', 
+                      'Prec Driest Quarter', 'Prec Warmest Quarter', 
+                      'Prec Coldest Quarter')
+
+#File size reduction undo
+scaling.factor <- c (10, 10, 1, 1000, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 1, 1, 1, 1, 1,
+                     1, 1, 1)
+bioclim <- bioclim / scaling.factor
+
+#Plot
+plot(bioclim)
+
+###Correlation analysis of the Bioclim data
+
+#Extrahieren von Pixel Werten aus der Raster Datei
+bc.values <- getValues(bioclim)
+
+#NA Werte entfernen
+bc.val <- na.omit(bc.values)
+
+#Korrelation bestimmen
+correl <- cor(bc.val)
+
+#Package für Visualisierung
+install.packages('corrplot')
+library(corrplot)
+
+#Plot correlation
+plot <- corrplot(correl, order = 'original', addrect = 2)
+plot <- corrplot(correl, order = 'hclust', addrect = 4)
+
+
+
+###Principal component analysis of bioclim data
+install.packages('RStoolbox')
+library(RStoolbox)
+
+#Calculate PCA
+PCA <- rasterPCA(bioclim, spca=TRUE)
+
+#Plot PCA
+plot(PCA$model$sdev)
+
+#Plot PCA Space (Climate Zones)
+plotRGB(PCA$map,1,2,3, stretch='lin')
+
+###Additional: Detailed analysis: interpreting the principal components
+pcascores <- na.omit(getValues(PCA$map))
+
+rescale <- function (x) (x - min (x)) / (max (x) - min (x)) * 255
+pcargb <- apply (pcascores[,1:3], 2, rescale)
+pca.rgb <- rgb(pcargb, maxColorValue=255)
+
+install.packages('vegan')
+library(vegan)
+
+sel <- sample(1:nrow (pcascores))[1:5000]
+
+par (bg="black", col="white") 
+plot (pcascores[sel,1:2], cex=0.5, pch=19, col=pca.rgb[sel], col.lab="white",               
+      main=colnames(bc.val)[1], col.main="white") 
+axis (1, col="white", col.axis="white")
+axis (2, col="white", col.axis="white")
+ordisurf (pcascores[sel, 1:2]~bc.val[sel, 1], add=T, labcex=1, lwd.cl=2,                
+          col="white") 
+for (i in 2:19){
+    plot (pcascores[sel,], cex=0.5, pch=19, col=pca.rgb[sel], col.lab="white",
+          main=colnames (bc.val)[i], col.main="white")
+    axis (1, col="white", col.axis="white")
+    axis (2, col="white", col.axis="white")
+    ordisurf (pcascores[sel, 1:2]~bc.val[sel, i], add=T, labcex=1, lwd.cl=2,
+              col="white")
+    readline ("Press <ENTER> for next plot")
+}

2021 Regionale Themen der Fernerkundung/07_Klimawandel.R

@@ -0,0 +1,94 @@
+setwd("~/OneDrive/Dokumente/Fernerkundung/Regio/07_Klimawandel")
+
+library (raster)
+
+bioclim <- stack('/Users/huaqo/OneDrive/Dokumente/Fernerkundung/Regio/07_Klimawandel/bioclim_california.tif')
+
+names (bioclim) <- c ('Annual Mean Temp', 'Mean Diurnal Range', 'Isothermality',                 
+                      'Temp Seasonality', 'Max Temp Warmest Month', 
+                      'Min Temp Coldest Month', 'Temp Annual Range', 
+                      'Mean Temp Wettest Quarter', 'Mean Temp Driest Quarter', 
+                      'Mean Temp Warmest Quarter', ' Mean Temp Coldest Quarter', 
+                      'Annual Prec', 'Prec Wettest Month', 'Prec Driest Month', 
+                      'Prec Seasonality', 'Prec Wettest Quarter', 
+                      'Prec Driest Quarter', 'Prec Warmest Quarter', 
+                      'Prec Coldest Quarter')
+
+scaling.factor <- c (10, 10, 1, 1000, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 1, 1, 1, 1, 1,
+                     1, 1, 1)
+
+bioclim <- bioclim/scaling.factor
+
+bc.values <- getValues(bioclim)
+
+bc.val <- na.omit(bc.values)
+
+clim.kmeans <- kmeans(scale(bc.val), centers=8)
+
+climclust <- clim.kmeans$cluster
+
+clust.pix <- bc.values[,1]
+
+clust.pix[is.na(clust.pix)==F] <- climclust
+
+clust.map <- setValues(bioclim[[1]], clust.pix)
+
+#jpeg('cluster_climate.png', quality=100)
+
+cl <- colorRampPalette (c("yellow", "wheat", "goldenrod", "light green", "forest green", "blue", "firebrick", "black") ) 
+
+#plot(clust.map, col=cl(8))
+
+#dev.off()
+
+#x11()
+
+#for (i in 1: 19) {
+#    boxplot (bc.val[,i]~climclust, col=cl(8) , main=colnames(bc.val)[i])
+#    readline("Press <ENTER> for next plot") 
+#} 
+
+#for (i in 1: 19) {
+#    png(filename = paste(i, "_", colnames(bc.val)[i], ".png", sep = ""))
+#    boxplot (bc.val[,i]~climclust, col=cl(8) , main=colnames(bc.val)[i])
+#    dev.off()
+#} 
+
+setwd('/Users/huaqo/OneDrive/Dokumente/Fernerkundung/Regio/07_Klimawandel/gs26bi50')
+
+files <- Sys.glob("*tif")
+
+files
+
+bc.future <- stack(files)
+
+CA <- getData('GADM', country='USA', level=1)
+
+CA <- CA[CA$NAME_1=='California',]
+
+bc.fut <- crop(bc.future, CA)
+
+bc.fut <- mask(bc.fut, CA)
+
+names(bc.fut) <- c('Annual Mean Temp', 'Mean Diurnal Range', 'Isothermality', 
+                   'Temp Seasonality', 'Max Temp Warmest Month', 'Min Temp Coldest Month', 'Temp Annual Range', 'Mean Temp Wettest Quarter', 'Mean Temp Driest Quarter', 'Mean Temp Warmest Quarter', 'Mean Temp Coldest Quarter', 'Annual Prec', 'Prec Wettest Month', 'Prec Driest Month', 'Prec Seasonality' , 'Prec Wettest Quarter', 'Prec Driest Quarter' , 'Prec Warmest Quarter', 'Prec Coldest Quarter')
+
+scaling.factor <- c(10, 10, 1, 1000, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 1, 1, 1, 1, 1, 
+                    1, 1, 1) 
+
+bc.fut <- bc.fut/scaling.factor
+
+bc.diff <- bc.fut - bioclim
+
+#plot(bc.diff[[1]] , col=gray.colors(255,0,1,1))
+
+library(rgdal)
+library(rgeos)
+library(raster)
+clust.poly <- readOGR('/Users/huaqo/OneDrive/Dokumente/Fernerkundung/Regio/07_Klimawandel/cluster_poly.shp')
+
+plot(bc.diff[[2]] , col=gray.colors (255, 0, 1, 1))
+plot(clust.poly, add=T, col=cl(8), density=20, angle=45) 
+legend("topright", legend=1:8 , col=cl(8) , lty=1, lwd=2) 
+
+

2021 Regionale Themen der Fernerkundung/10_Dürreperioden.R

@@ -0,0 +1,134 @@
+#Minimum Noise Fractioning and narrow band vegetation indices
+#### 1. Preparation ####
+##### 1.1 Packages, working directory and reading the data #####
+install.packages('raster')
+install.packages('rgdal')
+install.packages('RStoolbox')
+
+library(raster)
+library(rgdal)
+library(RStoolbox)
+
+setwd('/Users/huaqo/OneDrive/Dokumente/Fernerkundung/Regio/10_Dürreperioden')
+
+unzip("EO1H0440342014184110KC_1T.ZIP")
+
+files <- dir(pattern='TIF')
+
+##### 1.2 Set scaling factors and cropping extent #####
+scaling.factor <- c(rep(40,70), rep(80,172)) 
+
+ex <- extent(566600, 572900, 4139900, 4149300) 
+
+##### 1.3 Cropping and scaling the data #####
+hyp_bands <- stack(files)
+
+hyp <- crop(hyp_bands,ex)*scaling.factor
+!!!
+
+#### 2. Checking the data quality ####
+##### 2.1 Visual inspection of the data quality #####
+plotRGB (hyp, 50, 20, 10, stretch="lin") 
+
+wl <- as.vector(t(read.table("hyperion.txt")))  
+
+x11()
+for (i in 1:242){
+    plot (hyp[[i]], 
+          col=gray.colors (255, 0, 1, 1), 
+          zlim=c(minValue(hyp)[i], 
+          maxValue(hyp)[i]), 
+          main=paste (wl[i], 
+          "nm"))
+    Sys.sleep (0.5)}
+
+##### 2.2 Remove bad bands #####
+badbands <- c (1:7,58:78,121:127, 167:178, 224:242)
+
+wl <- wl[-badbands] 
+
+hyp <- dropLayer(hyp,badbands) 
+
+#### 3. Principal component analysis (PCA) ####
+##### 3.1 PCA #####
+pca <- rasterPCA(hyp, spca=T, nSamples=10000) 
+
+##### 3.2 Inspection of the PCA results #####
+plot(pca$model$sdev)
+
+plot(cumsum((pca$model$sdev)^2/sum((pca$model$sdev)^2)),ylab="accumulated explained variance",xlab="PC")
+
+cumsum((pca$model$sdev)^2/sum((pca$model$sdev)^2))[1:10]
+
+pcax <- pca$map
+pcaim <- setValues(hyp,pcax) 
+plotRGB (pca$map, 1, 2, 3, stretch="lin") 
+plotRGB (pca$map, 3, 4, 5, stretch="lin") 
+
+x11()
+for (i in 1: 10) { 
+    plot(pca$map[[i]], 
+         col=gray.colors (255, 0, 1, 1) , 
+         main=paste("PC", i)) 
+    Sys.sleep (1) 
+} 
+
+#### 4. Minimum Noise Fractioning ####
+##### 4.1 Backward rotation #####
+##### 4.2 Implementation #####
+backrot <- function (sc, i) { 
+    floor(apply(t(pca$model$loadings[,1:i]) * sc, 2, sum) * pca$model$scale + pca$model$center)
+}
+
+pca_val <- getValues(pca$map)
+
+mnfval <- apply(pca_val[,1:4], 1, backrot, i=4)
+
+mnfhyp <- setValues(hyp,t(mnfval))
+
+par(mfrow=c(1,2))
+plotRGB(hyp, 40,20,10, stretch="lin")
+plotRGB(mnfhyp, 40,20,10, stretch="lin")
+
+#### 5. Evalutation of the MNF-result ####
+##### 5.1 Calculating the pseudo-reflectance #####
+
+hyp_scaled <- (hyp - minValue(hyp))/maxValue(hyp)
+
+mnfhyp_scaled <- (mnfhyp-minValue(mnfhyp))/maxValue(mnfhyp)
+
+##### 5.2 Comparison #####
+
+par(mfrow=c(1,2))
+plot(hyp_scaled[[10]], zlim=c(0,1))
+plot(mnfhyp_scaled[[10]], zlim=c(0,1))
+
+## before=original image, after=mnf, 
+## wl=band wavelengths 
+testspec <- function(before, after, wl){ 
+    x1 <- click (before, n=1, type="p", xy=T, show=F) ## extract original spectrum 
+    ## and pixel coordinates 
+    x2 <- extract(after, x1[1:2]) ## extract MNF-transformed spectrum 
+    x1 <- x1[-c(1:2)] ## remove coordinates 
+    x11() ## open new graphic window, comment if you do not want to do so 
+    plot (wl, x1*100, type="l", ylim=c(0, 100) , ylab="pseudo-reflectance/%", 
+          xlab="wavelength/nm") ## plot original spectrum 
+    lines (wl, x2*100, col=2) ## add MNF-spectrum 
+    legend ("topright", c("before", "after"), lwd=1, col=c(1,2)) ## add legend 
+}
+
+x11()
+plotRGB (mnfhyp_scaled, 35, 20, 1, stretch="lin") 
+
+testspec(hyp_scaled, mnfhyp_scaled, wl) 
+
+#### 6. Detecting water stress ####
+
+nm819 <- (mnfhyp_scaled[[39]] + mnfhyp_scaled[[40]])/2 
+nm1599 <- mnfhyp_scaled[[110]] 
+
+msi <- nm1599 / nm819 
+
+msi <- reclassify (msi, matrix (c(-Inf, 0, 0, 2, Inf, 2),2,3, byrow=T)) 
+
+plot (msi, col=bpy.colors (100)) 

2021 Regionale Themen der Fernerkundung/11_Landwirtschaft.R

@@ -0,0 +1,191 @@
+library(raster)
+library(rgdal)
+setwd("~/OneDrive/Dokumente/Fernerkundung/Regio/11_Landwirtschaft")
+
+#### Build NDVI stack ####
+
+# read all files from the directory starting with "CU_LC08.001_SRB4" (OLI - red band)
+landsatred <- list.files(pattern="CU_LC08.001_SRB4", path="/Users/huaqo/OneDrive/Dokumente/Fernerkundung/Regio/11_Landwirtschaft/data", full.names=TRUE)
+
+# read all files from the directory starting with "CU_LC08.001_SRB5" (OLI - NIR band)
+landsatNIR <- list.files(pattern="CU_LC08.001_SRB5", path="/Users/huaqo/OneDrive/Dokumente/Fernerkundung/Regio/11_Landwirtschaft/data", full.names=TRUE)
+
+# Build stacks for red and NIR bands
+landsatred_stack <- stack(landsatred)
+landsatNIR_stack <- stack(landsatNIR)
+
+# calculate the NDVI
+NDVI_stack <- (landsatNIR_stack-landsatred_stack)/(landsatNIR_stack+landsatred_stack)
+
+#### Crop the dataset to the study area
+
+# read the shapefle
+myshp <- readOGR("study_area_sem10.shp")
+
+# Check crs of datasets
+crs(NDVI_stack)
+crs(myshp)
+
+# Reporject the shapefile
+myshp_proj <- spTransform(myshp, crs(NDVI_stack))
+
+# Subset the image data and save it
+NDVI_stack_subset <- crop(NDVI_stack, extent(myshp_proj), snap="out", filename="NDVI_timeseries_2019.tif", overwrite=TRUE)
+
+# split the file name with the delimiter "_", read the date and format the dates
+name_split  <- sapply(landsatred, function(i) unlist(strsplit(i,"_")))
+
+# identify number of substring containing the date (in my case 6)
+View(name_split)
+dates <- name_split [6,]
+dates <-substring(dates,4,10)
+dates <- as.Date(dates, "%Y%j")
+
+# rename the bands according to their date
+names(NDVI_stack_subset) <- dates
+
+ndvistack <- stack ("NDVI_timeseries_2019.tif")
+#or
+#ndvistack <- NDVI_stack_subset
+
+#### Create date vector (needed if NDVI time series is not created above) ####
+
+# read all files from the directory starting with "CU_LC08.001_SRB4" (OLI - red band)
+landsatred <- list.files(pattern="CU_LC08.001_SRB4", path="C:\\Users\\marion\\Documents\\2020_maerz\\RegionaleThemen_CA\\seminar10\\data", full.names=TRUE)
+
+# split the file name with the delimiter "_", read the date and format the dates
+name_split  <- sapply(landsatred, function(i) unlist(strsplit(i,"_")))
+
+# identify number of substring containing the date (in my case 6)
+View(name_split)
+dates <- name_split [6,]
+dates <-substring(dates,4,10)
+dates <- as.Date(dates, "%Y%j")
+
+# rename the bands according to their date
+names(ndvistack) <- dates
+
+plotRGB(ndvistack, 1,4,7, stretch="lin")
+
+
+cal_proj <- shapefile("training_pol_col.shp")
+
+View(cal_proj@data) ## attribute table
+
+crs(cal_proj)
+crs(ndvistack)
+
+
+cal <- spTransform(cal_proj, crs(ndvistack))
+
+
+cropcol <- rgb(cal$FIRST_RED, cal$FIRST_GREE, cal$FIRST_BLUE)
+
+plotRGB (ndvistack, 1, 3, 5, stretch="lin")
+plot (cal, add=T, col=cropcol, border ="black", lwd=3)
+
+calpix <- extract (ndvistack, cal, df=FALSE)
+
+names (calpix) <- cal@data[,1] 
+
+calpix2 <- extract (ndvistack, cal, df=TRUE) 
+
+View(calpix)
+View(calpix2)
+
+cl <- rep(cropcol, sapply(calpix, nrow))
+
+classcentroids <- t(sapply (calpix, colMeans)) 
+
+# plot empty plot of a defined size
+plot(0,
+     ylim = c(min(classcentroids), max(classcentroids)), 
+     xlim = c(min(dates), max(dates)), 
+     type = 'n', 
+     xlab = "time", 
+     ylab = "NDVI",
+     xaxt='n'
+)
+
+# label the x axis
+axis(1, dates, format(dates, "%b %d"), cex.axis = .7)
+
+
+# draw one line for each class
+for (i in 1:nrow(classcentroids)){
+    lines(dates, as.numeric(classcentroids[i,]), 
+          lwd = 4, 
+          col = cropcol[i]
+    )
+}
+
+# add a grid
+grid()
+
+# add a legend
+legend(as.character(cal@data[,1]),
+       x = "topleft",
+       col = cropcol,
+       lwd = 5,
+       bty = "n"
+)
+
+d <- c(1,3,5,7)
+dates4 <- dates[d]
+
+classcentroids_4bands <- aggregate(calpix2[, c(2,4,6,8)], list(calpix2$ID), mean)
+
+for (i in 1:4){
+    for (j in 1:4){
+        plot (calpix2[,i+1], calpix2[,j+1], col=cl, pch=19, cex=0.1, 
+              xlab=paste ("NDVI ",dates4[i]), ylab=paste ("NDVI ",dates4[j]), xlim= c(-0.3,1),
+              ylim= c(-0.3,1)) ## the '+1' is necessary to
+        ## skip the first column with the class codes
+        points (classcentroids[,i], classcentroids[,j], bg=cropcol, pch=21)
+        
+        legend("topleft",
+               legend = cal@data[,1],
+               fill = cropcol,
+               border = FALSE,
+               box.col="grey",
+               cex = 0.7) # t
+        readline ("Press ENTER for next plot")
+    }}
+
+source ("mindistclassifier.r")
+
+map <- mindistclassifier(class.codes=1:10, cal.ref=classcentroids,
+                         image.stack=ndvistack)
+
+plot(map)
+
+plot(map, col = cropcol, legend =FALSE
+)
+
+legend("topright",
+       legend = cal@data[,1],
+       fill = cropcol,
+       border = FALSE,
+       box.col="grey") # turn off legend border)
+
+map@legend@colortable <- c ("#000000", cropcol, rep ("#000000", 254))
+writeRaster (map, "mindist_map.tif", format="GTiff", overwrite=TRUE)
+
+val <- shapefile ("validation_points_v2.shp")
+val_proj <- spTransform(val, crs(map))
+
+head(val_proj)
+
+croptypes <- cal@data[,1]
+
+prediction <- extract (map, val_proj) 
+prediction <- croptypes[prediction]
+
+cfm <- table (prediction, val@data[,2])
+cfm
+oac <- sum (diag (cfm)) / sum (cfm)
+print(paste("OAC: ", oac))
+users <- diag (cfm) / apply (cfm, 1, sum)
+users
+producers <- diag (cfm) / apply (cfm, 2, sum)
+producers

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/01_Landsatimage.js

@@ -0,0 +1,40 @@
+////// Satellite images and RGB color presentation //////
+
+/// Open a satellite image and create an RGB-Composite
+
+// Load an image.
+var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318');
+
+// Define the visualization parameters.
+var visParams = {
+  bands: ['B5', 'B4', 'B3'],
+  min: 0,
+  max: 0.5,
+};
+
+// Center the map and set zoom level
+Map.setCenter(-122.1899, 37.5010, 10); // San Francisco Bay
+
+// Visualize image
+Map.addLayer(image, visParams, 'false color composite');
+
+//// Exercise 1a:
+// Play around with the visualization
+
+
+//// Clip the image to a feature:
+
+// Create a circle by drawing a 20000 meter buffer around a point.
+//var roi = ee.Geometry.Point([-122.4481, 37.7599]).buffer(20000);
+
+// Display a clipped version of the mosaic.
+// After the layers are visible in the Map view, please do only display the layer "buffer"
+//Map.addLayer(image.clip(roi), visParams, 'buffer');
+
+//// Exercise 1b:
+// Create a polygon and clip the image to this feature
+// 1. Create a polygon with the available tool (freehand or rectangle)
+// 2. You will find the feature under imports at the beginning of your script
+// 3. Change the function image.clip accordingly
+// 4. Re-run the sript
+Map.addLayer(image.clip(Rechteck), visParams, 'Rechteck')

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/01_OpenSRTM.js

@@ -0,0 +1,22 @@
+// Open SRTM image and visualize it
+
+// Detailed description: https://developers.google.com/earth-engine/tutorial_api_02
+
+// Instantiate an image with the Image constructor.
+var image = ee.Image('CGIAR/SRTM90_V4');
+
+// Zoom to a location.
+Map.setCenter(12.978717025594149,47.55544193154224,11); // Center on Königssee - Berchtesgaden.
+
+// datatype
+print('SRTM image', image);
+
+// Display the image on the map.
+Map.addLayer(image);
+
+// Customizing layer visualization
+Map.addLayer(image, {min: 0, max: 3000}, 'custom visualization');
+
+// Customizing layer visualization - color palette
+Map.addLayer(image, {min: 0, max: 3000, palette: ['blue', 'green', 'red']},
+    'custom palette');

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/02_Landsat_Indices.js

@@ -0,0 +1,65 @@
+////// Script 2: Calculate indices and apply a mask //////
+
+// Load an image.
+var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318');
+
+// Center map view
+Map.centerObject(image,10)
+
+// Create an NDWI image, define visualization parameters and display. 
+var ndwi = image.normalizedDifference(['B3', 'B5']);
+var ndwiViz = {min: 0.5, max: 1, palette: ['00FFFF', '0000FF']}; 
+Map.addLayer(ndwi, ndwiViz, 'NDWI');
+Map.addLayer(ndwi, ndwiViz, 'NDWI false', false); 
+
+// Question 1: What's "false" doing?
+//Zeigt den Layer nicht an.
+
+// Mask the non-watery parts of the image, where NDWI < 0.4. 
+var ndwiMasked = ndwi.updateMask(ndwi.gte(0.4)); 
+Map.addLayer(ndwiMasked, ndwiViz, 'NDWI masked');
+
+// Question 2: What does the function .gte actually do?
+//Maskiert alles wo der NDWI unter 0.4 ist.
+
+//// Create visualization layers.
+// The .visualize function creates images that contain the visualisation parameters. 
+var imageRGB = image.visualize({bands: ['B3', 'B2', 'B1'], max: 0.5});
+var ndwiRGB = ndwiMasked.visualize({min: 0.5, max: 1, palette: ['00FFFF', '0000FF']});
+Map.addLayer(imageRGB, {}, 'imageRGB');
+Map.addLayer(ndwiRGB, {}, 'NDWI masked - 2'); //looks the same than the fist visualization, just another layer
+
+// Mosaic the visualization layers and display.
+var mosaic = ee.ImageCollection([imageRGB, ndwiRGB]).mosaic(); 
+Map.addLayer(mosaic, {}, 'mosaic');
+
+//Question 3: What does the mosaic function do?
+//Fügt das RGB Image und das NDWI Image zusammen.
+
+
+
+
+
+
+// Exercise 2a:
+// Calculate the NDVI and visualize it
+var ndvi = image.normalizedDifference(['B4', 'B5']);
+
+// Find a threshold for differentiating vegetated and non-vegetated areas
+var ndviViz = {min: -1, max: 1}; 
+Map.addLayer(ndvi, ndviViz, 'NDVI');
+
+// Create a mask that masks non-vegetated areas
+// Mask the non-planty parts of the image, where NDVI < 0. 
+var ndviMasked = ndvi.updateMask(ndvi.gte(0)); 
+
+// Find a nice visualization
+var ndviRGB = ndviMasked.visualize({min: -1, max: 1, palette: ['00FFFF', '0000FF']});
+Map.addLayer(ndviRGB, {}, 'NDVI masked');
+
+// Create a mosaic of the Landsat image and the NDVI data.
+var mosaic = ee.ImageCollection([imageRGB, ndviRGB]).mosaic(); 
+Map.addLayer(mosaic, {}, 'mosaic');
+
+
+

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/02_SRTM-terrain.js

@@ -0,0 +1,48 @@
+// Calculate slope and aspect
+// Calculate statistics
+
+//Detailed description: https://developers.google.com/earth-engine/tutorial_api_03
+
+// Load the SRTM image.
+var srtm = ee.Image('CGIAR/SRTM90_V4');
+
+// Apply an algorithm to an image.
+var slope = ee.Terrain.slope(srtm);
+
+print(slope)
+// Convert degree in percent
+
+// Display the result.
+Map.setCenter(12.978717025594149,47.55544193154224,11); // Center on Königsee.
+Map.addLayer(srtm, {min: 0, max :2500}, 'srtm');
+Map.addLayer(slope, {min: 0, max :60}, 'slope');
+
+
+//Image math
+// Get the aspect (in degrees).
+var aspect = ee.Terrain.aspect(srtm);
+// Convert to radians, compute the sin of the aspect.
+var sinImage = aspect.divide(180).multiply(Math.PI).sin();
+// Display the result.
+Map.addLayer(sinImage, {min: -1, max: 1}, 'sin');
+
+
+
+// Image statistics
+// Compute the mean elevation in the polygon.
+var stddevDict = srtm.reduceRegion({
+  reducer: ee.Reducer.stdDev(),
+  geometry: koenigsee,
+  scale: 90
+});
+
+// Print dictionary
+print("dict", stddevDict)
+
+// Get the mean from the dictionary and print it.
+// In java a dictionary is a collection of different kinds of information.
+// In other languages such as R a dictionary is usally named 'object'.
+
+var stddev = stddevDict.get('elevation');
+print('stdDev elevation', stddev);
+

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/03_SimpleCollection.js

@@ -0,0 +1,82 @@
+
+////// Skript 3: First Image Collection ///////
+
+//// Open an image collection
+// An image collection refers to a set of Earth Engine images. For example, the collection of all Landsat 8 
+// surface reflectance images is an ee.ImageCollection.
+
+var l8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2'); 
+print('Landsat 8 collection', l8);
+
+// Question 1: Which error occurs when printing the contents of the variable l8?
+// Before the second run, comment the line "print('Landsat 8 collection', l8);"
+
+// No worries: we can still work with all the images… 
+
+
+//// Filter the collection
+
+// The way to limit the collection by time or space is by filtering it.
+// For example, to filter the collection to images that cover a particular location, 
+// first define your area of interest with a point (or line or polygon) using the geometry drawing tools.
+
+var spatialFiltered = l8.filterBounds(point); 
+print('spatialFiltered', spatialFiltered);
+
+var temporalFiltered = spatialFiltered.filterDate('2015-01-01', '2015-12-31'); 
+print('temporalFiltered', temporalFiltered);
+
+//// Exercise 3a: 
+// - Create a point somewhere and name it “point”. Of course you might give it another name, 
+// but then you need to change the code accordingly.
+// - Have a look at another time period.
+
+
+//// How to work with the collection
+
+// Alternative 1: Visualize the Image collection as is
+
+// Note: You may directly visualize the image collection but then only the newest one will be 
+// visualized (if you do not specify it otherwise) 
+var visParams = {bands: ['SR_B4', 'SR_B3', 'SR_B2'], min: 0, max: 30000};
+Map.centerObject(temporalFiltered, 9); 
+Map.addLayer(temporalFiltered, visParams, 'l8 collection');
+
+
+//// Alternative 2: How to use single images from the stack
+
+// We may see and use the images that the collection contains. 
+var listofimages = temporalFiltered.toList(temporalFiltered.size()); 
+print('List of images', listofimages);
+
+// We may then assign the images to a variable. We start counting with 0. 
+var firstimage = listofimages.get(0);
+var tenthimage = listofimages.get(9);
+var lastimage = listofimages.get(listofimages.length().subtract(1)); 
+print('tenth image', tenthimage);
+
+// Visualize the 10th image 
+Map.addLayer(ee.Image(tenthimage), visParams, '10th image');
+ 
+
+//// Alternative 3: Use the least cloudy image
+
+// This will sort from least to most cloudy.
+var sorted = temporalFiltered.sort('CLOUD_COVER');
+print("sorted", sorted)
+
+// Get the first (least cloudy) image. 
+var scene = sorted.first();
+
+// Visualize the least cloudy image print("cloudless", scene)
+Map.addLayer(scene, visParams, 'Least cloudy image');
+
+//// Exercise 3a:
+// - Use the Landsat 5 collection (surface reflectance).
+// - Which images are available from the year of your birthday and your place of birth?
+// - Are there any images from your month of birth?
+// - Visualize the image that comes closest to your birthday
+// - Plot the least cloudy image
+
+// Of course you may use any other event. In this case you need to see if the Landsat 5 collection 
+// is the right one to use.

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/04_ExploreMetadata.js

@@ -0,0 +1,32 @@
+//// Script 4 - Additional Script Metadata
+
+// Load an image.
+var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1/LC08_044034_20140318');
+
+// Get a list of all metadata properties.
+var properties = image.propertyNames();
+print('Metadata properties: ', properties); // ee.List of metadata properties
+
+// Get information about the bands as a list.
+var bandNames = image.bandNames();
+print('Band names: ', bandNames); // ee.List of band names
+
+// Get projection information from band 1.
+var b1proj = image.select('B1').projection();
+print('Band 1 projection: ', b1proj); // ee.Projection object
+
+// Get scale (in meters) information from band 1.
+var b1scale = image.select('B1').projection().nominalScale();
+print('Band 1 scale: ', b1scale); // ee.Number
+
+// Note that different bands can have different projections and scale.
+var b8scale = image.select('B8').projection().nominalScale();
+print('Band 8 scale: ', b8scale); // ee.Number
+
+// Get a specific metadata property.
+var cloudiness = image.get('CLOUD_COVER');
+print('CLOUD_COVER: ', cloudiness); // ee.Number
+
+// Get the timestamp and convert it to a date.
+var date = ee.Date(image.get('system:time_start'));
+print('Timestamp: ', date); // ee.Date

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/04_Imagecollection_Intro.js

@@ -0,0 +1,32 @@
+// Assemble a collection of Sentinel-2 surface reflectance images for a given
+// region and date range.
+var s2col = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
+  .filterBounds(ee.Geometry.Point(-96.9037, 48.0395))
+  .filterDate('2019-06-01', '2019-10-01');
+
+// Define visualization arguments.
+var visArgs = {bands: ['B11', 'B8', 'B3'], min: 300, max: 3500};
+
+// Define a function to convert an image to an RGB visualization image and copy
+// properties from the original image to the RGB image.
+var visFun = function(img) {
+  return img.visualize(visArgs).copyProperties(img, img.propertyNames());
+};
+
+// Map over the image collection to convert each image to an RGB visualization
+// using the previously defined visualization function.
+var s2colVis = s2col.map(visFun);
+
+print("s2col", s2colVis)
+
+
+// Print the animation to the console as a ui.Thumbnail using the above defined
+// arguments. Note that ui.Thumbnail produces an animation when the first input
+// is an ee.ImageCollection instead of an ee.Image.
+print(ui.Thumbnail(s2colVis, visFun));
+
+
+// Zeigt den Median von allen Bildern
+var s2col_comp = s2col.median()
+Map.setCenter(-96.9037, 48.0395, 10)
+Map.addLayer(s2col_comp, visArgs, "composite")

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/04a_Metadata.js

@@ -0,0 +1,29 @@
+// Metadata of image collections
+
+// Load a Landsat 8 ImageCollection for a single path-row.
+var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
+    .filter(ee.Filter.eq('WRS_PATH', 44))
+    .filter(ee.Filter.eq('WRS_ROW', 34))
+    .filterDate('2014-03-01', '2014-08-01');
+print('Collection: ', collection);
+
+// Get the number of images.
+var count = collection.size();
+print('Count: ', count);
+
+// Get the date range of images in the collection.
+var range = collection.reduceColumns(ee.Reducer.minMax(), ["system:time_start"])
+print('Date range: ', ee.Date(range.get('min')), ee.Date(range.get('max')))
+
+// Get statistics for a property of the images in the collection.
+var sunStats = collection.aggregate_stats('SUN_ELEVATION');
+print('Sun elevation statistics: ', sunStats);
+
+// Sort by a cloud cover property, get the least cloudy image.
+var image = ee.Image(collection.sort('CLOUD_COVER').first());
+print('Least cloudy image: ', image);
+
+// Limit the collection to the 10 most recent images.
+var recent = collection.sort('system:time_start', false).limit(10);
+print('Recent images: ', recent);
+    

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/04b_Filter.js

@@ -0,0 +1,25 @@
+// Filter and first composites
+
+// Load Landsat 5 data, filter by date and bounds.
+var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LT05/C01/T1')
+  .filterDate('1987-01-01', '1989-12-31')
+  .filter(ee.Filter.calendarRange(6,8,'month'))
+  .filterBounds(ee.Geometry.Point(13.41, 52.53));
+
+// Also filter the collection by the CLOUD_COVER property.
+var filtered = collection
+  .filterMetadata('CLOUD_COVER', 'equals', 0);
+
+// Create two composites to check the effect of filtering by CLOUD_COVER.
+var unfilteredComposite = collection.mean()
+var cloudfreeComposite = filtered.mean()
+
+// Display the composites.
+Map.setCenter(13.41, 52.53, 13);
+Map.addLayer(unfilteredComposite,
+             {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], gain: 3.5},
+             'unfiltered composite');
+Map.addLayer(cloudfreeComposite,
+             {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], gain: 3.5},
+             'cloudless composite');
+    

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/04c_SimpleLandsatComposite.js

@@ -0,0 +1,15 @@
+// Simple composite
+
+var landsat = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1")
+    .filterDate('2016-01-01', '2017-01-01')
+    .filterBounds(geometry)
+
+Map.addLayer(landsat, {bands: ["B4", "B3", "B2"], min:0, max: 30000})
+
+var composite = ee.Algorithms.Landsat.simpleComposite({
+  collection: landsat,
+  asFloat: true
+})
+
+Map.addLayer(composite, {bands: ["B4", "B3", "B2"], min:0, max: 0.3})
+Map.centerObject(geometry, 11)

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/04e_Landsat8 cloudmasking.js

@@ -0,0 +1,36 @@
+// Landsat 8 - Cloud masking
+
+// This example demonstrates the use of the pixel QA band to mask
+// clouds in surface reflectance (SR) data.  It is suitable
+// for use with any of the Landsat SR datasets.
+
+// Function to cloud mask from the pixel_qa band of Landsat 8 SR data.
+function maskL8sr(image) {
+  // Bits 3 and 4 are cloud shadow and cloud, respectively.
+  var cloudShadowBitMask = 1 << 4;
+  var cloudsBitMask = 1 << 3;
+
+  // Get the pixel QA band.
+  var qa = image.select('QA_PIXEL');
+
+  // Both flags should be set to zero, indicating clear conditions.
+  var mask = qa.bitwiseAnd(cloudShadowBitMask).eq(0)
+      .and(qa.bitwiseAnd(cloudsBitMask).eq(0));
+
+  // Return the masked image, scaled to reflectance, without the QA bands.
+  return image.updateMask(mask)
+      .select("SR_B[0-9]*").multiply(0.0000275).add(-0.2)
+      .copyProperties(image, ["system:time_start"]);
+}
+
+// Map the function over one year of data.
+var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
+    .filterBounds(ee.Geometry.Point(13.4,52.5))
+    .filterDate('2016-01-01', '2016-12-31')
+    .map(maskL8sr)
+
+var composite = collection.median();
+
+// Display the results.
+Map.setCenter(13.4,52.5,10)
+Map.addLayer(composite, {bands: ['SR_B4', 'SR_B3', 'SR_B2'], min: 0, max: 0.5});

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/05a_Landsat8_C2_timeseries.js

@@ -0,0 +1,98 @@
+// Detailed information: https://docs.google.com/document/d/1mNIRB90jwLuASO1JYas1kuOXCLbOoy1Z4NlV1qIXM10/edit
+
+var imageCollection = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2");
+    
+var roi = 
+    ee.Geometry.Polygon(
+        [[[120.34892531309845, 43.64119426062719],
+          [120.34892531309845, 43.618332108842225],
+          [120.39218398009064, 43.618332108842225],
+          [120.39218398009064, 43.64119426062719]]], null, false);
+
+Map.centerObject(roi, 12)
+
+
+
+var l8sr = imageCollection
+  .filterBounds(roi);
+
+
+// This field contains UNIX time in milliseconds.
+var timeField = 'system:time_start';
+
+
+/////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+// CLOUD MASKING
+
+// Function to cloud mask from the pixel_qa band of Landsat 8 SR data.
+// (From the Code Editor Examples > Cloud Masking)
+function maskL8sr(image) {
+  // Bit 0 - Fill
+  // Bit 1 - Dilated Cloud
+  // Bit 2 - Cirrus
+  // Bit 3 - Cloud
+  // Bit 4 - Cloud Shadow
+  var qa = image.select('QA_PIXEL')
+  
+  var cloud = qa.bitwiseAnd(1 << 1)
+          .or(qa.bitwiseAnd(1 << 2))
+          .or(qa.bitwiseAnd(1 << 3))
+          .or(qa.bitwiseAnd(1 << 4))
+
+
+  // The flags should equal zero, indicating clear conditions.
+  var mask = cloud.eq(0);
+      //var ndwiMasked = ndwi.updateMask(ndwi.gte(0.4)); 
+  // Apply the scaling factors to the appropriate bands.
+  var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
+
+  // Replace the original bands with the scaled ones and apply the masks.
+  return image.addBands(opticalBands, null, true)
+      .updateMask(mask)
+      .copyProperties(image, ['system:time_start']);
+}
+
+/////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+// ADD BANDS
+
+// Use this function to add variables for NDVI, time and a constant
+// to Landsat 8 imagery.
+var addVariables = function(image) {
+  // Compute time in fractional years since the epoch.
+  var date = ee.Date(image.get(timeField));
+  var years = date.difference(ee.Date('1970-01-01'), 'year');
+  // Return the image with the added bands.
+  return image
+    // Add an NDVI band.
+    .addBands(image.normalizedDifference(['SR_B5', 'SR_B4']).rename('NDVI'))
+    // Add a time band.
+    .addBands(ee.Image(years).rename('t'))
+    .float()
+    // Add a constant band.
+    .addBands(ee.Image.constant(1));
+};
+
+// Remove clouds, add variables and filter to the area of interest.
+var filteredLandsat = l8sr
+  .filterBounds(roi)
+  .map(maskL8sr)
+  .map(addVariables);
+
+
+// Plot a time series of NDVI at a single location.
+var l8Chart = ui.Chart.image.series(filteredLandsat.select('NDVI'), roi)
+    .setChartType('ScatterChart')
+    .setOptions({
+      title: 'Landsat 8 NDVI time series at ROI',
+      trendlines: {0: {
+        color: 'CC0000'
+      }},
+      lineWidth: 1,
+      pointSize: 3,
+    });
+print(l8Chart);
+
+// Display the NDVI of the time series (mean, first image, last image)
+Map.addLayer(filteredLandsat.select("NDVI").mean(),{min:0, max:1}, "Mean NDVI Landsat 8")
+Map.addLayer(filteredLandsat.select("NDVI").first(),{min:0, max:1}, "Oldest image within time series")
+Map.addLayer(filteredLandsat.sort("system:time_start",false).select("NDVI").first(),{min:0, max:1}, "Newest image within time series")

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/05b_Landsat_C2_lineartrend.js

@@ -0,0 +1,111 @@
+// Detailed information: https://docs.google.com/document/d/1mNIRB90jwLuASO1JYas1kuOXCLbOoy1Z4NlV1qIXM10/edit
+
+var imageCollection = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2");
+    
+var roi = 
+    ee.Geometry.Polygon(
+        [[[120.34892531309845, 43.64119426062719],
+          [120.34892531309845, 43.618332108842225],
+          [120.39218398009064, 43.618332108842225],
+          [120.39218398009064, 43.64119426062719]]], null, false);
+
+Map.centerObject(roi, 12)
+
+
+var l8sr = imageCollection
+  .filterBounds(roi);
+
+// This field contains UNIX time in milliseconds.
+var timeField = 'system:time_start';
+
+function maskL8sr(image) {
+  // Bit 0 - Fill
+  // Bit 1 - Dilated Cloud
+  // Bit 2 - Cirrus
+  // Bit 3 - Cloud
+  // Bit 4 - Cloud Shadow
+  var qa = image.select('QA_PIXEL')
+  
+  var cloud = qa.bitwiseAnd(1 << 1)
+          .or(qa.bitwiseAnd(1 << 2))
+          .or(qa.bitwiseAnd(1 << 3))
+          .or(qa.bitwiseAnd(1 << 4))
+
+
+  // The flags should equal zero, indicating clear conditions.
+  var mask = cloud.eq(0);
+      //var ndwiMasked = ndwi.updateMask(ndwi.gte(0.4)); 
+  // Apply the scaling factors to the appropriate bands.
+  var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
+
+  // Replace the original bands with the scaled ones and apply the masks.
+  return image.addBands(opticalBands, null, true)
+      .updateMask(mask)
+      .copyProperties(image, ['system:time_start']);
+}
+
+// Use this function to add variables for NDVI, time and a constant
+// to Landsat 8 imagery.
+var addVariables = function(image) {
+  // Compute time in fractional years since the epoch.
+  var date = ee.Date(image.get(timeField));
+  var years = date.difference(ee.Date('1970-01-01'), 'year');
+  // Return the image with the added bands.
+  return image
+    // Add an NDVI band.
+    .addBands(image.normalizedDifference(['SR_B5', 'SR_B4']).rename('NDVI'))
+    // Add a time band.
+    .addBands(ee.Image(years).rename('t'))
+    .float()
+    // Add a constant band.
+    .addBands(ee.Image.constant(1));
+};
+
+// Remove clouds, add variables and filter to the area of interest.
+var filteredLandsat = l8sr
+  .filterBounds(roi)
+  .filter(ee.Filter.calendarRange(8,8, 'month'))
+  .map(maskL8sr)
+  .map(addVariables);
+
+
+// Plot a time series of NDVI at a single location.
+var l8Chart = ui.Chart.image.series(filteredLandsat.select('NDVI'), roi)
+    .setChartType('ScatterChart')
+    .setOptions({
+      title: 'Landsat 8 NDVI time series at ROI',
+      trendlines: {0: {
+        color: 'CC0000'
+      }},
+      lineWidth: 1,
+      pointSize: 3,
+    });
+print(l8Chart);
+
+// Display the overall mean NDVI of the time series
+Map.addLayer(filteredLandsat.select('NDVI').first(), {min: 0, max: 1}, "Mean NDVI")
+
+
+// List of the independent variable names
+var independents = ee.List(['constant', 't']);
+
+// Name of the dependent variable.
+var dependent = ee.String('NDVI');
+
+// Compute a linear trend.  This will have two bands: 'residuals' and 
+// a 2x1 band called coefficients (columns are for dependent variables).
+var trend = filteredLandsat.select(independents.add(dependent))
+    .reduce(ee.Reducer.linearRegression(independents.length(), 1));
+Map.addLayer(trend, {}, 'trend array image');
+
+// Flatten the coefficients into a 2-band image
+var coefficients = trend.select('coefficients')
+  .arrayProject([0])
+  .arrayFlatten([independents]);
+
+print(coefficients)
+
+
+Map.addLayer(coefficients.select('t'), {min: -0.05, max: 0.05}, "gain b")
+Map.addLayer(coefficients.select('constant'),{min: -0.1, max: 1}, "offset a")
+

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/06b_Landsat_L578_lineartrend.js

@@ -0,0 +1,223 @@
+/////// NDVI time series over Landsat 5,7 and 8
+
+
+// to be defined
+Map.centerObject(roi, 12)
+
+var startyear = '1984-01-01'
+var endyear = '2021-12-31'
+
+var startmonth = 9
+var endmonth = 9
+
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+//// Functions that are applied to every image of a collection
+// Due to the specific sensor characteristics of TM and OLI, specific function are needed for the sensors
+
+// 1) Cloud masking
+// 2) Rename Bands
+// 3) Add NDVI and two bands to save the result of the linear regression (gain and constant)
+
+// 1) Cloud masking
+// Function to cloud mask from the pixel_qa band of Landsat 5 and 7 SR data.
+// (From the Code Editor Examples > Cloud Masking)
+function maskL457sr(image) {
+
+  // Bit 0 - Fill
+  // Bit 1 - Dilated Cloud
+  // Bit 2 - Cirrus
+  // Bit 3 - Cloud
+  // Bit 4 - Cloud Shadow
+  var qa = image.select('QA_PIXEL');
+  
+  var cloud = qa.bitwiseAnd(1 << 0)
+          .or(qa.bitwiseAnd(1 << 1))
+          .or(qa.bitwiseAnd(1 << 2))
+          .or(qa.bitwiseAnd(1 << 3))
+          .or(qa.bitwiseAnd(1 << 4));
+
+
+  // The flags should equal zero, indicating clear conditions.
+  var mask = cloud.eq(0);
+ 
+    // Apply the scaling factors to the appropriate bands.
+  var opticalBands = image.select('SR_B1',"SR_B2", "SR_B3","SR_B4","SR_B5","SR_B7").multiply(0.0000275).add(-0.2);
+
+  // Replace the original bands with the scaled ones and apply the masks.
+  return image.addBands(opticalBands, null, true)
+      .updateMask(mask)
+      .copyProperties(image, ['system:time_start']);
+}
+  
+
+
+// Function to cloud mask from the pixel_qa band of Landsat 8 SR data.
+
+function maskL8sr(image) {
+  // Bit 0 - Fill
+  // Bit 1 - Dilated Cloud
+  // Bit 2 - Cirrus
+  // Bit 3 - Cloud
+  // Bit 4 - Cloud Shadow
+  var qa = image.select('QA_PIXEL');
+  
+  var cloud = qa.bitwiseAnd(1 << 0)
+          .or(qa.bitwiseAnd(1 << 1))
+          .or(qa.bitwiseAnd(1 << 2))
+          .or(qa.bitwiseAnd(1 << 3))
+          .or(qa.bitwiseAnd(1 << 4));
+
+
+  // The flags should equal zero, indicating clear conditions.
+  var mask = cloud.eq(0);
+ 
+    // Apply the scaling factors to the appropriate bands.
+  var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
+
+  // Replace the original bands with the scaled ones and apply the masks.
+  return image.addBands(opticalBands, null, true)
+      .updateMask(mask)
+      .copyProperties(image, ['system:time_start']);
+}
+
+
+// 2) Rename Bands
+
+// Function to rename bands of Landsat 5 and 7 to match Landsat 8
+function renameBandsTM(image) {
+    var bands = ['SR_B1', 'SR_B2', 'SR_B3', 'SR_B4', 'SR_B5', 'SR_B7'];
+    var new_bands = ['B', 'G', 'R', 'NIR', 'SWIR1', 'SWIR2'];
+    return image.select(bands).rename(new_bands).copyProperties(image, ['system:time_start']);
+}
+
+// Function to rename bands of Landsat 8 to match Landsat 5 and 8
+function renameBandsOLI(image){
+    var bands = ['SR_B2', 'SR_B3', 'SR_B4', 'SR_B5', 'SR_B6', 'SR_B7'];
+    var new_bands = ['B', 'G', 'R', 'NIR', 'SWIR1', 'SWIR2'];
+    return image.select(bands).rename(new_bands).copyProperties(image, ['system:time_start']);
+}
+
+
+// 3) Add NDVI and two bands to save the result of the linear regression (gain and constant)
+
+// This field contains UNIX time in milliseconds.
+var timeField = 'system:time_start';
+
+
+function addVariables(image) {
+  // Compute time in fractional years since the epoch.
+  var date = ee.Date(image.get(timeField));
+  var years = date.difference(ee.Date('1970-01-01'), 'year');
+  // Return the image with the added bands.
+  return image
+    // Add an NDVI band.
+    .addBands(image.normalizedDifference(['NIR', 'R']).rename('NDVI'))
+    // Add a time band.
+    .addBands(ee.Image(years).rename('gain'))
+    .float()
+    // Add a constant band.
+    .addBands(ee.Image.constant(1));
+}
+
+
+///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+// Create collections of Landsat 5, 7 and 8
+
+// a) using filters (calendar range and ROI)
+// b) using the three functions (cloud masking, rename bands, add NDVI)
+// c) Merge the collections --> combine the three collections to form a time series over the entire time span
+
+// Landat 5 surface reflection data
+var L5coll = ee.ImageCollection('LANDSAT/LT05/C02/T1_L2')
+.filterBounds(roi)
+.filter(ee.Filter.calendarRange(startmonth,endmonth, 'month'))
+.filterDate(startyear, endyear)
+.map(maskL457sr)
+.map(renameBandsTM)
+.map(addVariables);
+
+// Landat 7 surface reflection data
+var L7coll = ee.ImageCollection('LANDSAT/LE07/C02/T1_L2')
+.filter(ee.Filter.calendarRange(startmonth,endmonth, 'month'))
+.filterDate(startyear, endyear)
+.filterBounds(roi)
+.map(maskL457sr)
+.map(renameBandsTM)
+.map(addVariables);
+
+
+// Landat 8 surface reflection data, rename the band names. See USGS pages for more info
+var L8coll = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
+.filter(ee.Filter.calendarRange(startmonth,endmonth, 'month'))
+.filterDate(startyear, endyear)
+.filterBounds(roi)
+.map(maskL8sr)
+.map(renameBandsOLI)
+.map(addVariables)
+
+
+
+// merge L5, L7 & L8
+var collection_merge = ee.ImageCollection(L5coll.merge(L7coll.merge(L8coll)));
+print (collection_merge)
+
+
+///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+// Plot time series for an ROI
+
+// Plot a time series of NDVI at a single location.
+var l8Chart = ui.Chart.image.series(collection_merge.select('NDVI'), roi)
+    .setChartType('ScatterChart')
+    .setOptions({
+      title: 'Landsat NDVI time series at ROI',
+      trendlines: {0: {
+        color: 'CC0000'
+      }},
+      lineWidth: 1,
+      pointSize: 3,
+    });
+print(l8Chart);
+
+
+// Display the NDVI of the time series (mean, first image, last image)
+Map.addLayer(collection_merge.select("NDVI").mean(),{min:0, max:1}, "Mean NDVI Landsat 8")
+Map.addLayer(collection_merge.select("NDVI").first(),{min:0, max:1}, "Oldest image within time series")
+Map.addLayer(collection_merge.sort("system:time_start",false).select("NDVI").first(),{min:0, max:1}, "Newest image within time series")
+
+
+///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+// Trend analysis 
+// Calculate the constant and gain of the linear regression of the NDVI on a per-pixel basis
+
+Map.centerObject(roi, 11)
+
+// List of the independent variable names
+var independents = ee.List(['constant', 'gain']);
+
+// Name of the dependent variable.
+var dependent = ee.String('NDVI');
+
+// Compute a linear trend.  This will have two bands: 'residuals' and 
+// a 2x1 band called 'coefficients' (columns are for dependent variables).
+var trend = collection_merge.select(independents.add(dependent))
+    .reduce(ee.Reducer.linearRegression(independents.length(), 1));
+// Map.addLayer(trend, {}, 'trend array image');
+
+// Flatten the coefficients into a 2-band image
+var coefficients = trend.select('coefficients')
+  .arrayProject([0])
+  .arrayFlatten([independents]);
+
+// Plot the two bands as gray scale
+Map.addLayer(coefficients.select('gain'), {min:-0.01, max: 0.01}, "gain")
+Map.addLayer(coefficients.select('constant'), {},"constant")
+
+// Plot the two bands in a RGB-False colour Composite (positive trends = greenish, negative trends = reddish)
+Map.addLayer(coefficients,
+    {min: 0, max: [-0.02, 0.02, 0.7], bands: ['gain', 'gain', 'constant']},
+    'Trend analysis')

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/hansen_01a_Visualize.js

@@ -0,0 +1,108 @@
+//The Hansen et al. (2013) Global Forest Change dataset in Earth Engine represents 
+//forest change, at 30 meters resolution, globally, between 2000 and 2014. Let's start 
+//by adding the Hansen et al. data to the map. Import the global forest change 
+//data (learn more about searching and importing datasets) by searching for "Hansen forest" 
+//and naming the import gfc2014: 
+
+//Recall that when a multi-band image is added to a map, the first three bands of the 
+//image are chosen as red, green, and blue, respectively, and stretched according to the 
+//data type of each band. The reason the image looks red is that the first three bands 
+//are treecover2000, loss, and gain. The treecover2000 band is expressed as a percent 
+//and has values much higher than loss (green) and gain (blue) which are binary ({0, 1}). 
+//The image therefore displays as overwhelmingly red.
+
+var gfc2014 = ee.Image("UMD/hansen/global_forest_change_2020_v1_8");
+Map.addLayer(gfc2014);
+
+//To display forest cover in the year 2000 as a grayscale image, 
+//you can use the treecover2000 band, specified in the second argument 
+//to Map.addLayer():
+
+Map.addLayer(gfc2014, {bands: ['treecover2000']}, 'treecover2000');
+
+/// 
+//Display the band that differentiates land surface and permanent water bodies. 
+// Set min and max in the display options!
+Map.addLayer(gfc2014, {bands: ['datamask'], min:0, max:2}, 'datamask');
+
+
+//Here's an image that uses 3 bands, Landsat bands 5, 4, and 3 for 2015. 
+// This band combination shows healthy vegetation as green and soil as mauve:
+
+Map.addLayer(
+    gfc2014, {bands: ['last_b50', 'last_b40', 'last_b30']}, 'false color');
+
+
+//One nice visualization of the Global Forest Change dataset shows forest extent 
+//in 2000 as green, forest loss as red, and forest gain as blue. 
+//Specifically, make loss the first band (red), treecover2000 the second band (green), 
+//and gain the third band (blue):
+Map.addLayer(gfc2014, {bands: ['loss', 'treecover2000', 'gain']}, 'green');
+
+
+//We'd like forest loss to show up as bright red and forest gain to show up as bright 
+//blue. To fix this, we can use the visualization parameter max to set the range to 
+//which the image data are stretched. Note that the max visualization parameter 
+//takes a list of values, corresponding to maxima for each band:
+Map.addLayer(gfc2014, {
+  bands: ['loss', 'treecover2000', 'gain'],
+  max: [1, 255, 1]
+}, 'forest cover, loss, gain');
+
+
+/// Improve displaying tree cover (forest extent)
+
+//Use a green palette to display the forest extent image:
+Map.addLayer(gfc2014, {
+  bands: ['treecover2000'],
+  palette: ['000000', '00FF00']
+}, 'forest cover palette');
+
+//The image shown in Figure 8 is a bit dark. The problem is that the treecover2000 
+//band has a byte data type ([0, 255]), when in fact the values are precentages ([0, 100]). 
+//To brighten the image, you can set the min and/or max parameters accordingly. 
+// The palette is then stretched between those extrema.
+Map.addLayer(gfc2014, {
+  bands: ['treecover2000'],
+  palette: ['000000', '00FF00'],
+  max: 100
+}, 'forest cover percent');
+
+//All of the images shown so far have had big black areas were there the data is zero. 
+//For example, there are no trees in the ocean. To make these areas transparent, 
+//you can mask their values. Every pixel in Earth Engine has both a value and a mask. 
+//The image is rendered with transparency set by the mask, with zero being completely 
+//transparent and one being completely opaque.
+
+//You can mask an image with itself. For example, if you mask the treecover2000 band 
+//with itself, all the areas in which forest cover is zero will be transparent:
+Map.addLayer(gfc2014.mask(gfc2014), {
+  bands: ['treecover2000'],
+  palette: ['000000', '00FF00'],
+  max: 100
+}, 'forest cover masked');
+
+//You can mask an image by a mask. For example, if you mask the treecover2000 band 
+//where all the values are unter 10%, i.e. you want to keep the areas that have at 
+//least 10% tree cover, all the areas in which forest cover is zero will be transparent:
+var mask10 = gfc2014.select("treecover2000").gte(10)
+
+Map.addLayer(gfc2014.mask(mask10), {
+  bands: ['treecover2000'],
+  palette: ['000000', '00FF00'],
+  min:0, max: 100
+}, 'forest cover masked - >10%');
+
+
+// The same as before but with a threshold of 30%.
+var mask30 = gfc2014.select("treecover2000").gte(30)
+
+Map.addLayer(gfc2014.mask(mask30), {
+  bands: ['treecover2000'],
+  palette: ['000000', '00FF00'],
+  min:0, max: 100
+}, 'forest cover masked - >30%');
+
+
+
+

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/hansen_01b_VisualizeDifferent.js

@@ -0,0 +1,22 @@
+//It's almost possible to make a visualization of the Hansen data like the one at the 
+//beginning of the tutorial. In this example, we're putting everything together 
+//with one small difference. Instead of specifying the bands parameter in the 
+//Map.addLayer call, we're creating new images using select():
+var gfc2014 = ee.Image("UMD/hansen/global_forest_change_2020_v1_8");
+
+
+var treeCover = gfc2014.select(['treecover2000']);
+var lossImage = gfc2014.select(['loss']);
+var gainImage = gfc2014.select(['gain']);
+
+// Add the tree cover layer in green.
+Map.addLayer(treeCover.updateMask(treeCover),
+    {palette: ['000000', '00FF00'], max: 100}, 'Forest Cover');
+
+// Add the loss layer in red.
+Map.addLayer(lossImage.updateMask(lossImage),
+            {palette: ['FF0000']}, 'Loss');
+
+// Add the gain layer in blue.
+Map.addLayer(gainImage.updateMask(gainImage),
+            {palette: ['0000FF']}, 'Gain');

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/hansen_02a_QuantisizeLossAndGain.js

@@ -0,0 +1,51 @@
+//Let's start with the calculation needed to create a band that shows pixels 
+//where the Hansen et al. data show both loss and gain.
+
+//The Hansen et al. dataset has a band whose pixels are 1 where loss occurred 
+//and 0 otherwise (loss) and a band that is 1 where gain has occurred and a 0 otherwise (gain). 
+//To create a band where pixels in both the loss and the gain bands have a 1, 
+//you can use the and() logical method on images. The and() method is called 
+//like image1.and(image2) and returns an image in which pixels are 1 where both 
+//image1 and image2 are 1, and 0 elsewhere:
+// Load the data and select the bands of interest.
+
+var gfc2014 = ee.Image("UMD/hansen/global_forest_change_2020_v1_8");
+var lossImage = gfc2014.select(['loss']);
+var gainImage = gfc2014.select(['gain']);
+
+// Use the and() method to create the lossAndGain image.
+var gainAndLoss = gainImage.and(lossImage);
+
+// Show the loss and gain image.
+Map.addLayer(gainAndLoss.updateMask(gainAndLoss),
+    {palette: 'FF00FF'}, 'Gain and Loss');
+    
+
+//Combining this example with the result from the previous section, 
+//it's now possible to recreate the figure from the beginning of the tutorial:
+
+// Displaying forest, loss, gain, and pixels where both loss and gain occur.
+var gfc2014 = ee.Image('UMD/hansen/global_forest_change_2015');
+var lossImage = gfc2014.select(['loss']);
+var gainImage = gfc2014.select(['gain']);
+var treeCover = gfc2014.select(['treecover2000']);
+
+// Use the and() method to create the lossAndGain image.
+var gainAndLoss = gainImage.and(lossImage);
+
+// Add the tree cover layer in green.
+Map.addLayer(treeCover.updateMask(treeCover),
+    {palette: ['000000', '00FF00'], max: 100}, 'Forest Cover');
+
+// Add the loss layer in red.
+Map.addLayer(lossImage.updateMask(lossImage),
+    {palette: ['FF0000']}, 'Loss');
+
+// Add the gain layer in blue.
+Map.addLayer(gainImage.updateMask(gainImage),
+    {palette: ['0000FF']}, 'Gain');
+
+// Show the loss and gain image.
+Map.addLayer(gainAndLoss.updateMask(gainAndLoss),
+    {palette: 'FF00FF'}, 'Gain and Loss');
+

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/hansen_02b_CalculatingLossAndGainArea.js

@@ -0,0 +1,88 @@
+//Now that you're more familiar with the bands in the Hansen et al. dataset, 
+//we can use concepts learned so far to compute statistics about forest gain 
+//and loss in a region of interest. For this we'll need to use vector data 
+//(points, lines, and polygons). A vector dataset is represented as a 
+//FeatureCollection in Earth Engine. (Learn more about feature collections 
+//and how to import vector data.)
+
+//In this section, we'll compare the total amount of forest loss that happened 
+//within the Republic of the Congo in the year 2012 to the amount of forest loss that 
+//happened within the country's protected areas at the same time.
+
+//As you learned in the Earth Engine API tutorial, the key method for calculating 
+//statistics in an image region is reduceRegion(). (Learn more about reducing image 
+//regions.) For example, suppose we want to calculate the number of pixels estimated 
+//to represent forest loss during the study period. For that purpose, consider the 
+//following code.
+
+
+//The example uses the ee.Reducer.sum() reducer to sum the values of the 
+//pixels in lossImage within the Republic of the Congo feature. Because lossImage consists 
+//of pixels that have a value of 1 or 0 (for loss or not loss, respectively), 
+//the sum of these values is equivalent to the number of pixels of loss in the 
+//region.
+
+
+// Load country features from Large Scale International Boundary (LSIB) dataset.
+var countries = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017');
+
+// Subset the Republic of the Canada feature from countries.
+var germany = countries.filter(ee.Filter.eq('country_na', 'Germany'));
+
+// Get the forest loss image.
+var gfc2014 = ee.Image("UMD/hansen/global_forest_change_2020_v1_8");
+var lossImage = gfc2014.select(['loss']);
+
+// Sum the values of forest loss pixels in Canada.
+var stats = lossImage.reduceRegion({
+  reducer: ee.Reducer.sum(),
+  geometry: germany,
+  scale: 30,
+  maxPixels: 2e9
+});
+print(stats);
+
+
+//By expanding the object printed to the console, observe that the 
+//result is 4897933 (in the original example!) pixels of forest lost. You can 
+//clean up the printout in the console a bit by labeling the output 
+//and getting the result of interest from the dictionary returned 
+//by reduceRegion():
+
+print('pixels representing loss: ', stats.get('loss'));
+
+
+//You're almost ready to answer the question of how much area was lost in 
+//the Republic of the Congo. 
+//The remaining part is to convert pixels into actual area. This conversion 
+//is important because we don't necessarily know the size of the pixels input 
+//to reduceRegion(). To help compute areas, Earth Engine has the ee.Image.pixelArea() 
+//method which generates an image in which the value of each pixel is the pixel's 
+//area in square meters. Multiplying the loss image with this area image and then 
+//summing over the result gives us a measure of area:
+// Load country features from Large Scale International Boundary (LSIB) dataset.
+var countries = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017');
+
+// Subset Republic of the Congo feature from countries.
+var germany = countries.filter(ee.Filter.eq('country_na', 'Germany'));
+
+// Get the forest loss image.
+//var gfc2014 = ee.Image('UMD/hansen/global_forest_change_2015'); //we did already open that one
+var lossImage = gfc2014.select(['loss']);
+var areaImage = lossImage.multiply(ee.Image.pixelArea()).divide(1000000);
+
+
+// Sum the values of forest loss pixels in Canada.
+var stats = areaImage.reduceRegion({
+  reducer: ee.Reducer.sum(),
+  geometry: germany,
+  scale: 30,
+  maxPixels: 2e9
+});
+
+print('pixels representing loss: ', stats.get('loss'), 'square km');
+
+
+//You are now ready to answer the question at the start of this section - how 
+//much forest area was lost in the Republic of the Congo in 2012, and how much of that 
+//was in protected areas? Have a look in the next script.

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/hansen_02c_LostInProtected.js

@@ -0,0 +1,67 @@
+//You are now ready to answer the question at the start of this 
+//section - how much forest area was lost in the Republic of the Congo in
+//2012, and how much of that was in protected areas?
+
+// Load country features from Large Scale International Boundary (LSIB) dataset.
+var countries = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017');
+
+// Subset the Congo Republic feature from countries.
+var congo = ee.Feature(
+  countries
+    .filter(ee.Filter.eq('country_na', 'Rep of the Congo'))
+    .first()
+);
+
+// Subset protected areas to the bounds of the feature of the Republic of the Congo
+// and other criteria. Clip to the intersection with the Republic of the Congo.
+var protectedAreas = ee.FeatureCollection('WCMC/WDPA/current/polygons')
+  .filter(ee.Filter.and(
+    ee.Filter.bounds(congo.geometry()),
+    ee.Filter.neq('IUCN_CAT', 'VI'),
+    ee.Filter.neq('STATUS', 'proposed'),
+    ee.Filter.lt('STATUS_YR', 2010)
+  ))
+  .map(function(feat){
+    return congo.intersection(feat);
+  });
+
+// Get the loss image.
+var gfc2014 = ee.Image('UMD/hansen/global_forest_change_2015');
+var lossIn2012 = gfc2014.select(['lossyear']).eq(12);
+var areaImage = lossIn2012.multiply(ee.Image.pixelArea());
+
+// Calculate the area of loss pixels in the Republic of the Congo.
+var stats = areaImage.reduceRegion({
+  reducer: ee.Reducer.sum(),
+  geometry: congo.geometry(),
+  scale: 30,
+  maxPixels: 1e9
+});
+
+print(
+  'Area lost in the Republic of the Congo:',
+  stats.get('lossyear'),
+  'square meters'
+);
+
+// Calculate the area of loss pixels in the protected areas.
+var stats2 = areaImage.reduceRegion({
+  reducer: ee.Reducer.sum(),
+  geometry: protectedAreas.geometry(),
+  scale: 30,
+  maxPixels: 2e9
+});
+
+print(
+  'Area lost in protected areas:',
+  stats2.get('lossyear'),
+  'square meters'
+);
+
+
+//The only changes between this script and the one just prior are the 
+//addition of the protected area information and changing the script 
+//from looking at overall loss to looking at loss in 2012. This required 
+//two changes. First, there's a new lossIn2012 image which has a 1 where loss
+//was recorded in 2012, 0 otherwise. Second, because the name of the band is different 
+//(lossyear instead of loss) the property name had to change in the print statement.

2022 Spezielle Themen der Fernerkundung/hansen_03_YearlyLossChart.js

@@ -0,0 +1,70 @@
+//In the previous section you learned how to calculate total forest area lost in 
+//the given region of interest using the reduceRegion method. Instead of 
+//calculating the total loss, it would be helpful to compute the loss for 
+//each year. The way to achieve this in Earth Engine is using a Grouped Reducer.
+
+//To group output of reduceRegion(), you can specify a grouping band that 
+//defines groups by integer pixel values. In the following example, we 
+//slightly modify the previous code and add the lossYear band to the original
+//image. Each pixel in the lossYear band contain values from 0 to 14 - indicating 
+//the year in which the loss occurred. We also change the reducer to a grouped 
+//reducer, specifying the band index of the grouping band (1) so the pixel 
+//areas will be summed and grouped according to the value in the lossYear band. 
+
+// Load country boundaries from LSIB.
+var countries = ee.FeatureCollection('USDOS/LSIB_SIMPLE/2017');
+// Get a feature collection with just the feature of the Republic of the Congo.
+var congo = countries.filter(ee.Filter.eq('country_na', 'Germany'));
+
+// Get the loss image.
+// This dataset is updated yearly, so we get the latest version.
+var gfc2017 = ee.Image("UMD/hansen/global_forest_change_2020_v1_8");
+var lossImage = gfc2017.select(['loss']);
+var lossAreaImage = lossImage.multiply(ee.Image.pixelArea());
+
+var lossYear = gfc2017.select(['lossyear']);
+var lossByYear = lossAreaImage.addBands(lossYear).reduceRegion({
+  reducer: ee.Reducer.sum().group({
+    groupField: 1
+    }),
+  geometry: congo,
+  scale: 30,
+  maxPixels: 1e10
+});
+print(lossByYear);
+
+//Once you run the above code, you will see the yearly forest 
+//loss area printed out in a nested list called groups. We can format 
+//the output a little to make the result a dictionary, with year as the 
+//key and loss area as the value. Notice that we are using the format() 
+//method to convert the year values from 0-14 to 2000-2014.
+
+var statsFormatted = ee.List(lossByYear.get('groups'))
+  .map(function(el) {
+    var d = ee.Dictionary(el);
+    return [ee.Number(d.get('group')).format("20%02d"), d.get('sum')];
+  });
+var statsDictionary = ee.Dictionary(statsFormatted.flatten());
+print(statsDictionary);
+
+//Now that we have yearly loss numbers, we are ready to prepare a chart. 
+//We will use the ui.Chart.array.values() method. This method takes an array 
+//(or list) of input values and an array (or list) of labels for the X-axis. 
+var chart = ui.Chart.array.values({
+  array: statsDictionary.values(),
+  axis: 0,
+  xLabels: statsDictionary.keys()
+}).setChartType('ColumnChart')
+  .setOptions({
+    title: 'Yearly Forest Loss in Germany',
+    hAxis: {title: 'Year', format: '####'},
+    vAxis: {title: 'Area (square meters)'},
+    legend: { position: "none" },
+    lineWidth: 1,
+    pointSize: 3
+  });
+print(chart);
+
+// This is how you can add a vector layer to the map view.
+Map.addLayer(congo, {color: 'FF0000'}, 'Germany');
+

2023 CS50X/algorithms/Source/iteration.c

@@ -0,0 +1,28 @@
+// Draws a pyramid using iteration
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+void draw(int n);
+
+int main(void)
+{
+    // Get height of pyramid
+    int height = get_int("Height: ");
+
+    // Draw pyramid
+    draw(height);
+}
+
+void draw(int n)
+{
+    // Draw pyramid of height n
+    for (int i = 0; i < n; i++)
+    {
+        for (int j = 0; j < i + 1; j++)
+        {
+            printf("#");
+        }
+        printf("\n");
+    }
+}

2023 CS50X/algorithms/Source/phonebook0.c

@@ -0,0 +1,25 @@
+// Implements a phone book without structs
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+#include <string.h>
+
+int main(void)
+{
+    // Arrays of strings
+    string names[] = {"Carter", "David"};
+    string numbers[] = {"+1-617-495-1000", "+1-949-468-2750"};
+
+    // Search for name
+    string name = get_string("Name: ");
+    for (int i = 0; i < 2; i++)
+    {
+        if (strcmp(names[i], name) == 0)
+        {
+            printf("Found %s\n", numbers[i]);
+            return 0;
+        }
+    }
+    printf("Not found\n");
+    return 1;
+}

2023 CS50X/algorithms/Source/phonebook1.c

@@ -0,0 +1,36 @@
+// Implements a phone book with structs
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+#include <string.h>
+
+typedef struct
+{
+    string name;
+    string number;
+}
+person;
+
+int main(void)
+{
+    person people[2];
+
+    people[0].name = "Carter";
+    people[0].number = "+1-617-495-1000";
+
+    people[1].name = "David";
+    people[1].number = "+1-949-468-2750";
+
+    // Search for name
+    string name = get_string("Name: ");
+    for (int i = 0; i < 2; i++)
+    {
+        if (strcmp(people[i].name, name) == 0)
+        {
+            printf("Found %s\n", people[i].number);
+            return 0;
+        }
+    }
+    printf("Not found\n");
+    return 1;
+}

2023 CS50X/algorithms/Source/recursion0.c

@@ -0,0 +1,23 @@
+// Draws a pyramid (incorrectly) using recursion,
+// must be compiled with -Wno-infinite-recursion
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+void draw(int n);
+
+int main(void)
+{
+    draw(1);
+}
+
+void draw(int n)
+{
+    for (int i = 0; i < n; i++)
+    {
+        printf("#");
+    }
+    printf("\n");
+
+    draw(n + 1);
+}

2023 CS50X/algorithms/Source/recursion1.c

@@ -0,0 +1,34 @@
+// Draws a pyramid using recursion
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+void draw(int n);
+
+int main(void)
+{
+    // Get height of pyramid
+    int height = get_int("Height: ");
+
+    // Draw pyramid
+    draw(height);
+}
+
+void draw(int n)
+{
+    // If nothing to draw
+    if (n <= 0)
+    {
+        return;
+    }
+
+    // Draw pyramid of height n - 1
+    draw(n - 1);
+
+    // Draw one more row of width n
+    for (int i = 0; i < n; i++)
+    {
+        printf("#");
+    }
+    printf("\n");
+}

2023 CS50X/algorithms/Source/search0.c

@@ -0,0 +1,23 @@
+// Implements linear search for integers
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    // An array of integers
+    int numbers[] = {20, 500, 10, 5, 100, 1, 50};
+
+    // Search for number
+    int n = get_int("Number: ");
+    for (int i = 0; i < 7; i++)
+    {
+        if (numbers[i] == n)
+        {
+            printf("Found\n");
+            return 0;
+        }
+    }
+    printf("Not found\n");
+    return 1;
+}

2023 CS50X/algorithms/Source/search1.c

@@ -0,0 +1,24 @@
+// Implements linear search for strings
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+#include <string.h>
+
+int main(void)
+{
+    // An array of strings
+    string strings[] = {"battleship", "boot", "cannon", "iron", "thimble", "top hat"};
+
+    // Search for string
+    string s = get_string("String: ");
+    for (int i = 0; i < 6; i++)
+    {
+        if (strcmp(strings[i], s) == 0)
+        {
+            printf("Found\n");
+            return 0;
+        }
+    }
+    printf("Not found\n");
+    return 1;
+}

2023 CS50X/algorithms/plurality/plurality.c

@@ -0,0 +1,105 @@
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+#include <string.h>
+
+// Max number of candidates
+#define MAX 9
+
+// Candidates have name and vote count
+typedef struct
+{
+    string name;
+    int votes;
+}
+candidate;
+
+// Array of candidates
+candidate candidates[MAX];
+
+// Number of candidates
+int candidate_count;
+
+// Function prototypes
+bool vote(string name);
+void print_winner(void);
+
+int main(int argc, string argv[])
+{
+    // Check for invalid usage
+    if (argc < 2)
+    {
+        printf("Usage: plurality [candidate ...]\n");
+        return 1;
+    }
+
+    // Populate array of candidates
+    candidate_count = argc - 1;
+    if (candidate_count > MAX)
+    {
+        printf("Maximum number of candidates is %i\n", MAX);
+        return 2;
+    }
+    for (int i = 0; i < candidate_count; i++)
+    {
+        candidates[i].name = argv[i + 1];
+        candidates[i].votes = 0;
+    }
+
+    int voter_count = get_int("Number of voters: ");
+
+    // Loop over all voters
+    for (int i = 0; i < voter_count; i++)
+    {
+        string name = get_string("Vote: ");
+
+        // Check for invalid vote
+        if (!vote(name))
+        {
+            printf("Invalid vote.\n");
+        }
+    }
+
+    // Display winner of election
+    print_winner();
+}
+
+// Update vote totals given a new vote
+bool vote(string name)
+{
+    
+    for (int i = 0; i < candidate_count; i++)
+    {
+        if (strcmp(candidates[i].name, name) == 0)
+        {
+            candidates[i].votes += 1;
+            return true;
+        }
+    }
+
+    return false;
+}
+
+// Print the winner (or winners) of the election
+void print_winner(void)
+{
+
+    int winner = 0;
+
+    for (int i = 0; i < candidate_count; i++)
+    {
+        if (candidates[i].votes > winner)
+        {
+            winner = candidates[i].votes;
+        }
+    }
+
+    for (int i = 0; i < candidate_count; i++)
+    {
+        if (candidates[i].votes == winner)
+        {
+            printf("%s\n", candidates[i].name);
+        }
+    }
+
+    return;
+}

2023 CS50X/algorithms/runoff/runoff.c

@@ -0,0 +1,227 @@
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+#include <string.h>
+
+
+// Max voters and candidates
+#define MAX_VOTERS 100
+#define MAX_CANDIDATES 9
+
+// preferences[i][j], j is the  preference for voter i
+int preferences[MAX_VOTERS][MAX_CANDIDATES];
+
+// Candidates have name, vote count, eliminated status
+typedef struct
+{
+    string name;
+    int votes;
+    bool eliminated;
+}
+candidate;
+
+// Array of candidates
+candidate candidates[MAX_CANDIDATES];
+
+// Numbers of voters and candidates
+int voter_count;
+int candidate_count;
+
+// Function prototypes
+bool vote(int voter, int rank, string name);
+void tabulate(void);
+bool print_winner(void);
+int find_min(void);
+bool is_tie(int min);
+void eliminate(int min);
+
+int main(int argc, string argv[])
+{
+    // Check for invalid usage
+    if (argc < 2)
+    {
+        printf("Usage: runoff [candidate ...]\n");
+        return 1;
+    }
+
+    // Populate array of candidates
+    candidate_count = argc - 1;
+    if (candidate_count > MAX_CANDIDATES)
+    {
+        printf("Maximum number of candidates is %i\n", MAX_CANDIDATES);
+        return 2;
+    }
+    for (int i = 0; i < candidate_count; i++)
+    {
+        candidates[i].name = argv[i + 1];
+        candidates[i].votes = 0;
+        candidates[i].eliminated = false;
+    }
+
+    voter_count = get_int("Number of voters: ");
+    if (voter_count > MAX_VOTERS)
+    {
+        printf("Maximum number of voters is %i\n", MAX_VOTERS);
+        return 3;
+    }
+
+    // Keep querying for votes
+    for (int i = 0; i < voter_count; i++)
+    {
+
+        // Query for each rank
+        for (int j = 0; j < candidate_count; j++)
+        {
+            string name = get_string("Rank %i: ", j + 1);
+
+            // Record vote, unless it's invalid
+            if (!vote(i, j, name))
+            {
+                printf("Invalid vote.\n");
+                return 4;
+            }
+        }
+
+        printf("\n");
+    }
+
+    // Keep holding runoffs until winner exists
+    while (true)
+    {
+        // Calculate votes given remaining candidates
+        tabulate();
+
+        // Check if election has been won
+        bool won = print_winner();
+        if (won)
+        {
+            break;
+        }
+
+        // Eliminate last-place candidates
+        int min = find_min();
+        bool tie = is_tie(min);
+
+        // If tie, everyone wins
+        if (tie)
+        {
+            for (int i = 0; i < candidate_count; i++)
+            {
+                if (!candidates[i].eliminated)
+                {
+                    printf("%s\n", candidates[i].name);
+                }
+            }
+            break;
+        }
+
+        // Eliminate anyone with minimum number of votes
+        eliminate(min);
+
+        // Reset vote counts back to zero
+        for (int i = 0; i < candidate_count; i++)
+        {
+            candidates[i].votes = 0;
+        }
+    }
+    return 0;
+}
+
+// Record preference if vote is valid
+bool vote(int voter, int rank, string name)
+{
+    for (int i = 0; i < candidate_count; i++)
+    {
+        if (strcmp(candidates[i].name, name) == 0)
+        {
+            preferences[voter][rank] = i;
+            return true;
+        }
+    }
+    return false;
+}
+
+// Tabulate votes for non-eliminated candidates
+void tabulate(void)
+{
+    for (int i = 0; i < voter_count; i++)
+    {
+        for (int j = 0; j < candidate_count; j++)
+        {
+            if (preferences[i][0] == j && candidates[j].eliminated == false)
+                {
+                    candidates[j].votes += 1;
+                }
+        }
+    }
+    return;
+}
+
+// Print the winner of the election, if there is one
+bool print_winner(void)
+{
+    int winner = 0;
+
+    for (int i = 0; i < candidate_count; i++)
+    {
+        if (candidates[i].votes > winner)
+        {
+            winner = candidates[i].votes;
+        }
+    }
+
+    for (int i = 0; i < candidate_count; i++)
+    {
+        if (candidates[i].votes == winner && candidates[i].votes > (voter_count / 2))
+        {
+            printf("%s\n", candidates[i].name);
+            return true;
+        }
+    }
+    return false;
+}
+
+// Return the minimum number of votes any remaining candidate has
+int find_min(void)
+{
+    int min = voter_count;
+    for (int i = 0; i < candidate_count; i++)
+        {
+            if ( candidates[i].votes < min && candidates[i].eliminated == false)
+            {
+                min = candidates[i].votes;
+            }
+        }
+    return min;
+}
+
+// Return true if the election is tied between all candidates, false otherwise
+bool is_tie(int min)
+{
+
+    for (int i = 0; i < candidate_count; i++)
+    {
+
+        if (candidates[i].votes > min && candidates[i].eliminated == false)
+        {
+            return false;
+        }
+
+    }
+
+    return true;
+}
+
+// Eliminate the candidate (or candidates) in last place
+void eliminate(int min)
+{
+    for (int i = 0; i < candidate_count; i++)
+    {
+        if (candidates[i].votes <= min && candidates[i].eliminated == false)
+        {
+            candidates[i].eliminated = true;
+        }
+
+    }
+
+    return;
+}

2023 CS50X/algorithms/sort/answers.txt

@@ -0,0 +1,14 @@
+
+
+
+sort1 uses: Bubble sort
+
+How do you know?: Significant faster than sort3 with a sorted list.
+
+sort2 uses: Merge sort
+
+How do you know?: Fastest in all Tests.
+
+sort3 uses: Selection sort
+
+How do you know?: Is not Bubble or Merge sort.

2023 CS50X/algorithms/sort/test.txt

@@ -0,0 +1,16 @@
+n = 50000
+
+random:
+    sort1: 8,250s
+    *sort2: 0,989s
+    sort3: 4,138s
+
+reversed:
+    sort1: 6,467s
+    *sort2: 0,902s
+    sort3: 4,331s
+
+sorted:
+    sort1: 0,566s
+    *sort2: 0,466s
+    sort3: 3,641s

2023 CS50X/arrays/Source/ascii0.c

@@ -0,0 +1,15 @@
+// Explicitly casts chars to ints
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+#include <string.h>
+
+int main(void)
+{
+    string s = get_string("String: ");
+    for (int i = 0; i < strlen(s); i++)
+    {
+        int c = (int) s[i];
+        printf("%c %i\n", s[i], c);
+    }
+}

2023 CS50X/arrays/Source/ascii1.c

@@ -0,0 +1,14 @@
+// Implicitly casts chars to ints
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+#include <string.h>
+
+int main(void)
+{
+    string s = get_string("String: ");
+    for (int i = 0; i < strlen(s); i++)
+    {
+        printf("%c %i\n", s[i], s[i]);
+    }
+}

2023 CS50X/arrays/Source/buggy0.c

@@ -0,0 +1,11 @@
+// Buggy example for printf
+
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    for (int i = 0; i <= 3; i++)
+    {
+        printf("#\n");
+    }
+}

2023 CS50X/arrays/Source/buggy1.c

@@ -0,0 +1,24 @@
+// Buggy example for debug50
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int get_negative_int(void);
+
+int main(void)
+{
+    int i = get_negative_int();
+    printf("%i\n", i);
+}
+
+// Prompt user for positive integer
+int get_negative_int(void)
+{
+    int n;
+    do
+    {
+        n = get_int("Negative Integer: ");
+    }
+    while (n < 0);
+    return n;
+}

2023 CS50X/arrays/Source/greet0.c

@@ -0,0 +1,10 @@
+// Uses get_string
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    string answer = get_string("What's your name? ");
+    printf("hello, %s\n", answer);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/greet1.c

@@ -0,0 +1,10 @@
+// Uses get_string with better-named variable
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    string name = get_string("What's your name? ");
+    printf("hello, %s\n", name);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/greet2.c

@@ -0,0 +1,16 @@
+// Prints a command-line argument
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(int argc, string argv[])
+{
+    if (argc == 2)
+    {
+        printf("hello, %s\n", argv[1]);
+    }
+    else
+    {
+        printf("hello, world\n");
+    }
+}

2023 CS50X/arrays/Source/greet3.c

@@ -0,0 +1,12 @@
+// Prints command-line arguments
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(int argc, string argv[])
+{
+    for (int i = 0; i < argc; i++)
+    {
+        printf("%s\n", argv[i]);
+    }
+}

2023 CS50X/arrays/Source/hello0.c

@@ -0,0 +1,6 @@
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    printf("hello, world\n");
+}

2023 CS50X/arrays/Source/hello1.c

@@ -0,0 +1,8 @@
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    string name = get_string("What's your name? ");
+    printf("hello, %s\n", name);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/hi0.c

@@ -0,0 +1,12 @@
+// Prints chars
+
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    char c1 = 'H';
+    char c2 = 'I';
+    char c3 = '!';
+
+    printf("%c%c%c\n", c1, c2, c3);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/hi1.c

@@ -0,0 +1,12 @@
+// Prints chars' ASCII codes
+
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    char c1 = 'H';
+    char c2 = 'I';
+    char c3 = '!';
+
+    printf("%i %i %i\n", c1, c2, c3);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/hi2.c

@@ -0,0 +1,10 @@
+// Prints string
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    string s = "HI!";
+    printf("%s\n", s);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/hi3.c

@@ -0,0 +1,10 @@
+// Prints string's ASCII codes
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    string s = "HI!";
+    printf("%i %i %i\n", s[0], s[1], s[2]);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/hi4.c

@@ -0,0 +1,10 @@
+// Prints string's ASCII codes, including NUL
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    string s = "HI!";
+    printf("%i %i %i %i\n", s[0], s[1], s[2], s[3]);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/hi5.c

@@ -0,0 +1,13 @@
+// Multiple strings
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    string s = "HI!";
+    string t = "BYE!";
+
+    printf("%s\n", s);
+    printf("%s\n", t);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/hi6.c

@@ -0,0 +1,15 @@
+// Array of strings
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    string words[2];
+
+    words[0] = "HI!";
+    words[1] = "BYE!";
+
+    printf("%s\n", words[0]);
+    printf("%s\n", words[1]);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/hi7.c

@@ -0,0 +1,14 @@
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+
+int main(void)
+{
+    string words[2];
+
+    words[0] = "HI!";
+    words[1] = "BYE!";
+
+    printf("%c%c%c\n", words[0][0], words[0][1], words[0][2]);
+    printf("%c%c%c%c\n", words[1][0], words[1][1], words[1][2], words[1][3]);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/length0.c

@@ -0,0 +1,18 @@
+// Determines the length of a string
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    // Prompt for user's name
+    string name = get_string("Name: ");
+
+    // Count number of characters up until '\0' (aka NUL)
+    int n = 0;
+    while (name[n] != '\0')
+    {
+        n++;
+    }
+    printf("%i\n", n);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/length1.c

@@ -0,0 +1,25 @@
+// Determines the length of a string using a function
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int string_length(string s);
+
+int main(void)
+{
+    // Prompt for user's name
+    string name = get_string("Name: ");
+    int length = string_length(name);
+    printf("%i\n", length);
+}
+
+int string_length(string s)
+{
+    // Count number of characters up until '\0' (aka NUL)
+    int n = 0;
+    while (s[n] != '\0')
+    {
+        n++;
+    }
+    return n;
+}

2023 CS50X/arrays/Source/length2.c

@@ -0,0 +1,13 @@
+// Determines the length of a string using a function
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+#include <string.h>
+
+int main(void)
+{
+    // Prompt for user's name
+    string name = get_string("Name: ");
+    int length = strlen(name);
+    printf("%i\n", length);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/scores0.c

@@ -0,0 +1,14 @@
+// Averages three (hardcoded) numbers
+
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    // Scores
+    int score1 = 72;
+    int score2 = 73;
+    int score3 = 33;
+
+    // Print average
+    printf("Average: %f\n", (score1 + score2 + score3) / 3.0);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/scores1.c

@@ -0,0 +1,16 @@
+// Averages three (hardcoded) numbers using an array
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    // Scores
+    int scores[3];
+    scores[0] = 72;
+    scores[1] = 73;
+    scores[2] = 33;
+
+    // Print average
+    printf("Average: %f\n", (scores[0] + scores[1] + scores[2]) / 3.0);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/scores2.c

@@ -0,0 +1,16 @@
+// Averages three numbers using an array
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    // Get scores
+    int scores[3];
+    scores[0] = get_int("Score: ");
+    scores[1] = get_int("Score: ");
+    scores[2] = get_int("Score: ");
+
+    // Print average
+    printf("Average: %f\n", (scores[0] + scores[1] + scores[2]) / 3.0);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/scores3.c

@@ -0,0 +1,17 @@
+// Averages three numbers using an array and a loop
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(void)
+{
+    // Get scores
+    int scores[3];
+    for (int i = 0; i < 3; i++)
+    {
+        scores[i] = get_int("Score: ");
+    }
+
+    // Print average
+    printf("Average: %f\n", (scores[0] + scores[1] + scores[2]) / 3.0);
+}

2023 CS50X/arrays/Source/scores4.c

@@ -0,0 +1,35 @@
+// Averages three numbers using an array, a constant, and a helper function
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+// Constant
+const int N = 3;
+
+// Prototype
+float average(int length, int array[]);
+
+int main(void)
+{
+    // Get scores
+    int scores[N];
+    for (int i = 0; i < N; i++)
+    {
+        scores[i] = get_int("Score: ");
+    }
+
+    // Print average
+    printf("Average: %f\n", average(N, scores));
+}
+
+float average(int length, int array[])
+{
+    // Calculate average
+    int sum = 0;
+    for (int i = 0; i < length; i++)
+    {
+        sum += array[i];
+    }
+    return sum / (float) length;
+}
+

2023 CS50X/arrays/Source/status.c

@@ -0,0 +1,15 @@
+// Returns explicit value from main
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+
+int main(int argc, string argv[])
+{
+    if (argc != 2)
+    {
+        printf("Missing command-line argument\n");
+        return 1;
+    }
+    printf("hello, %s\n", argv[1]);
+    return 0;
+}

2023 CS50X/arrays/Source/string0.c

@@ -0,0 +1,16 @@
+// Prints string char by char, using strlen
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+#include <string.h>
+
+int main(void)
+{
+    string s = get_string("Input:  ");
+    printf("Output: ");
+    for (int i = 0; i < strlen(s); i++)
+    {
+        printf("%c", s[i]);
+    }
+    printf("\n");
+}

2023 CS50X/arrays/Source/string1.c

@@ -0,0 +1,16 @@
+// Prints string char by char, using strlen, remembering string's length
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+#include <string.h>
+
+int main(void)
+{
+    string s = get_string("Input:  ");
+    printf("Output: ");
+    for (int i = 0, n = strlen(s); i < n; i++)
+    {
+        printf("%c", s[i]);
+    }
+    printf("\n");
+}

2023 CS50X/arrays/Source/uppercase0.c

@@ -0,0 +1,23 @@
+// Uppercases a string
+
+#include <cs50.h>
+#include <stdio.h>
+#include <string.h>
+
+int main(void)
+{
+    string s = get_string("Before: ");
+    printf("After:  ");
+    for (int i = 0, n = strlen(s); i < n; i++)
+    {
+        if (s[i] >= 'a' && s[i] <= 'z')
+        {
+            printf("%c", s[i] - 32);
+        }
+        else
+        {
+            printf("%c", s[i]);
+        }
+    }
+    printf("\n");
+}

2023 CS50X/arrays/Source/uppercase1.c

@@ -0,0 +1,24 @@
+// Uppercases string using ctype library (and an unnecessary condition)
+
+#include <cs50.h>
+#include <ctype.h>
+#include <stdio.h>
+#include <string.h>
+
+int main(void)
+{
+    string s = get_string("Before: ");
+    printf("After:  ");
+    for (int i = 0, n = strlen(s); i < n; i++)
+    {
+        if (islower(s[i]))
+        {
+            printf("%c", toupper(s[i]));
+        }
+        else
+        {
+            printf("%c", s[i]);
+        }
+    }
+    printf("\n");
+}