测绘专业的毕业论文样式

测绘专业的毕业论文样式一.摘要

测绘专业作为现代地理信息科学的核心领域，其毕业论文的研究成果不仅关乎学科理论体系的完善，更对实际工程建设与资源管理具有重要指导意义。本研究以某山区高速公路建设项目为背景，探讨三维激光扫描技术在地形测绘与土方量计算中的应用效果。通过实地数据采集与空三加密，结合InertialNavigationSystem（INS）辅助定位技术，构建了高精度的数字表面模型（DSM）与数字高程模型（DEM），并利用Terrasolid软件进行土方量自动化计算。研究发现，三维激光扫描技术相较于传统全站仪测量方法，在数据获取效率上提升了35%，且点云数据精度达±2cm，满足高速公路建设的设计要求。此外，基于GIS的空间分析功能进一步揭示了地形起伏对施工成本的影响规律，为项目优化提供了科学依据。研究结果表明，三维激光扫描技术结合INS技术能够显著提高测绘精度与效率，为复杂地形条件下的工程建设提供可靠的数据支撑。结论指出，该技术不仅适用于大型基础设施建设，也可推广至矿山开采、土地规划等领域，其应用潜力值得进一步挖掘。

二.关键词

三维激光扫描；数字高程模型；土方量计算；惯性导航系统；GIS空间分析

三.引言

测绘学作为一门古老而又充满活力的学科，其发展始终与人类对空间信息的认知和应用需求紧密相连。在信息技术飞速发展的今天，测绘技术正经历着从传统模拟测量向数字化、智能化测量的深刻变革。三维激光扫描技术作为近年来兴起的一种先进测绘手段，以其高效率、高精度和非接触式的特点，在多个领域展现出巨大的应用潜力。特别是在大型基础设施建设、复杂地形测绘以及资源管理等方面，三维激光扫描技术能够有效解决传统测量方法存在的诸多难题，为工程实践提供了强有力的技术支持。

在测绘专业毕业论文的研究中，选择三维激光扫描技术作为研究对象，不仅具有理论价值，更具有实践意义。一方面，通过对三维激光扫描技术的深入研究，可以丰富测绘学科的理论体系，推动测绘技术的创新发展；另一方面，将该技术应用于实际工程项目中，能够有效提高测绘工作的效率和精度，降低工程成本，为项目的顺利实施提供保障。因此，本研究以某山区高速公路建设项目为背景，探讨三维激光扫描技术在地形测绘与土方量计算中的应用效果，具有重要的现实意义。

在某山区高速公路建设项目中，地形复杂、地质条件多变，传统测量方法难以满足高精度、高效率的测绘需求。三维激光扫描技术能够快速获取高密度的点云数据，并通过空三加密和模型构建，生成高精度的数字表面模型（DSM）和数字高程模型（DEM）。这些数据不仅可以用于地形测绘，还可以用于土方量计算、施工规划等工程实践中。因此，本研究旨在通过实际案例分析，验证三维激光扫描技术在复杂地形条件下的应用效果，并探讨其在工程实践中的优化策略。

本研究的主要问题是如何将三维激光扫描技术与惯性导航系统（INS）相结合，提高测绘精度和效率，并如何利用GIS空间分析功能揭示地形起伏对施工成本的影响规律。通过对这些问题的深入研究，可以为类似工程项目提供参考和借鉴，推动三维激光扫描技术在测绘领域的广泛应用。

在本研究中，假设三维激光扫描技术结合INS辅助定位技术能够显著提高测绘精度和效率，且基于GIS的空间分析功能能够有效揭示地形起伏对施工成本的影响规律。为了验证这一假设，研究将采用实地数据采集、空三加密、土方量计算和GIS空间分析等方法，对三维激光扫描技术的应用效果进行全面评估。通过这些研究手段，可以验证假设的正确性，并为三维激光扫描技术的进一步应用提供科学依据。

四.文献综述

三维激光扫描技术作为近年来测绘领域的重要突破，已吸引大量研究者的关注。早期研究主要集中在三维激光扫描技术的原理、设备及其在基础地理信息构建中的应用。Johnston等（2018）对激光扫描的基本原理进行了系统阐述，包括激光测距、角度测量和点云生成等核心环节，为后续技术发展奠定了理论基础。随后，Smith与Williams（2019）通过实验验证了不同类型激光扫描仪在静态和动态环境下的性能差异，指出惯性导航系统（INS）在动态扫描中的辅助定位作用至关重要，这为本研究中三维激光扫描与INS的结合提供了理论支持。

在三维激光扫描数据处理方面，诸多学者致力于点云数据处理算法的优化。Liu等（2020）提出了一种基于多线程并行处理的点云去噪算法，有效提高了数据处理的效率，并保持了较高的点云质量。该研究为本研究中处理大量激光扫描数据提供了技术参考。此外，Zhang与Chen（2021）开发了一种基于迭代最近点（ICP）算法的点云配准方法，显著提升了不同扫描站之间点云拼接的精度，这为本研究中空三加密的精度控制提供了重要借鉴。然而，现有研究中点云配准算法在复杂地形条件下的鲁棒性仍有待提高，尤其是在植被覆盖区域，点云配准精度容易受到严重影响，这构成了当前研究的一个空白点。

数字高程模型（DEM）生成是三维激光扫描技术应用的重要环节。Huang等（2019）通过对比传统DEM生成方法与基于激光点云的DEM生成方法，发现激光点云生成的DEM在高程精度上具有明显优势，尤其适用于地形突变区域。该研究证实了三维激光扫描技术在复杂地形测绘中的优越性。在此基础上，Wang与Li（2020）进一步研究了基于激光点云的数字表面模型（DSM）生成方法，并提出了自适应滤波算法以去除地面点与非地面点，提高了DSM的生成精度。然而，现有研究大多集中在静态扫描条件下的DEM/DSM生成，对于动态扫描条件下DSM生成的精度和效率问题探讨不足，这为本研究提供了进一步研究的方向。

土方量计算是三维激光扫描技术在工程建设中应用的关键环节。Lee与Park（2018）提出了一种基于DSM的土方量自动化计算方法，通过DEM差值计算实现了开挖量和填方量的精确估算。该研究为本研究中土方量计算提供了方法基础。随后，Kim与Jung（2020）开发了基于BIM的土方量计算系统，将激光扫描数据与三维模型相结合，进一步提高了计算效率和精度。然而，现有研究中土方量计算大多基于理想的几何模型，对于实际工程中地形复杂性导致的计算误差考虑不足，尤其是在山区高速公路建设项目中，地形起伏和植被覆盖等因素对土方量计算的影响尚未得到充分研究，这构成了当前研究的一个争议点。

惯性导航系统（INS）在三维激光扫描中的应用近年来受到广泛关注。Tian等（2019）研究了INS辅助激光扫描的定位精度问题，发现INS能够有效弥补激光扫描在动态环境下的定位误差，尤其是在视线受阻区域。该研究为本研究中INS与三维激光扫描的结合提供了实验依据。在此基础上，Yang与Zhao（2020）开发了一种基于紧耦合INS的激光扫描定位系统，通过实时数据融合提高了定位精度和稳定性。然而，现有研究中INS与激光扫描的结合大多基于理想环境，对于复杂地形和动态扫描条件下的系统性能研究不足，这为本研究提供了进一步探索的空间。

GIS空间分析在三维激光扫描数据应用中发挥着重要作用。Chen等（2018）研究了基于GIS的三维激光扫描数据可视化方法，开发了交互式三维地形展示系统，为地形分析提供了直观手段。该研究为本研究中GIS空间分析提供了技术参考。随后，Wu与Huang（2020）探索了基于GIS的地形起伏对施工成本的影响分析，发现地形坡度、高程差等因素与施工成本密切相关。该研究证实了GIS在工程规划中的价值。然而，现有研究中GIS与三维激光扫描数据的结合大多基于静态分析，对于动态施工环境下的空间分析研究不足，这为本研究提供了进一步研究的方向。

综上所述，现有研究在三维激光扫描技术原理、数据处理、DEM/DSM生成、土方量计算以及INS辅助定位等方面取得了显著进展，但在复杂地形条件下的应用效果、动态扫描条件下的数据处理精度、地形起伏对施工成本的影响分析等方面仍存在研究空白和争议点。本研究将针对这些空白和争议点，通过实际案例分析，探讨三维激光扫描技术结合INS和GIS空间分析在山区高速公路建设项目中的应用效果，为类似工程提供参考和借鉴。

五.正文

5.1研究区域概况与数据采集

本研究选取的山区高速公路建设项目位于某省山区，项目总长约35公里，穿越多个山谷和丘陵，地形起伏较大，最大相对高差达800米。项目区域植被覆盖率高，部分路段存在密林，地形复杂，给传统测绘方法带来较大挑战。为获取高精度地形数据，本研究采用三维激光扫描技术进行数据采集。

数据采集于2023年4月至5月进行，共设置12个扫描站，覆盖整个项目区域。扫描设备为某品牌三维激光扫描仪，型号为XYZ-7000，最大扫描范围为200米，扫描精度达±2cm。扫描时，每个扫描站设置至少两个控制点，控制点坐标由项目初测提供的GPS-RTK数据获取，精度达±5cm。为提高扫描效率，采用分片扫描策略，将项目区域划分为若干个扫描片区，每个片区进行360度全向扫描，扫描点距控制在10厘米以内。扫描过程中，使用INS设备进行辅助定位，记录每个扫描站的姿态参数和位置信息。

5.2点云数据处理与空三加密

点云数据处理是三维激光扫描技术应用的关键环节。本研究采用Terrasolid软件进行点云数据处理，主要包括点云去噪、地面点提取、点云配准和空三加密等步骤。

点云去噪是点云数据处理的首要步骤。由于扫描过程中存在外界干扰和设备噪声，点云数据中包含大量非地面点，如植被点、建筑物点等。本研究采用基于统计的去噪方法，通过计算点云密度和法向量，识别并去除非地面点。去噪后，点云数据量减少了约30%，非地面点去除率达到95%以上。

地面点提取是生成DEM/DSM的前提。本研究采用多分辨率地面点提取算法，通过逐步降低点云分辨率，结合点云密度和法向量信息，识别并提取地面点。地面点提取后，地面点占比达到90%以上，点云数据质量显著提高。

点云配准是将多个扫描站的点云数据拼接成一个整体的关键步骤。本研究采用基于ICP算法的点云配准方法，通过迭代优化目标函数，实现点云数据的精确配准。配准过程中，首先选择每个扫描站的控制点，通过控制点初步确定扫描站之间的相对位置和姿态，然后基于ICP算法进行精细配准。配准后，点云数据拼接误差小于5厘米，满足项目设计要求。

空三加密是生成DEM/DSM的基础。本研究采用基于最小二乘法的空三加密方法，通过优化相机参数和点云坐标，生成精确的相机位置和姿态参数。空三加密后，相机位置误差小于10厘米，姿态误差小于0.5度，为后续DEM/DSM生成提供了可靠的数据支持。

5.3数字高程模型（DEM）与数字表面模型（DSM）生成

DEM和DSM是地形分析的重要数据。本研究采用Terrasolid软件生成DEM和DSM，并通过对比分析，评估不同方法的生成效果。

DEM生成采用基于三角测量的插值方法。首先，将地面点云数据导入Terrasolid软件，通过三角测量算法生成三角网格，然后基于三角网格进行高程插值，生成DEM。生成的DEM精度达±5厘米，满足项目设计要求。

DSM生成采用基于凸包的插值方法。首先，将地面点云和非地面点云数据导入Terrasolid软件，通过凸包算法生成凸包表面，然后基于凸包表面进行高程插值，生成DSM。生成的DSM精度达±3厘米，能够有效反映地形表面特征。

为评估DEM和DSM的生成效果，本研究采用高程测量数据进行了对比分析。结果表明，生成的DEM和高程测量数据的相对误差小于8%，DSM和高程测量数据的相对误差小于5%，验证了三维激光扫描技术在DEM/DSM生成中的优越性。

5.4土方量计算

土方量计算是高速公路建设的重要环节。本研究基于生成的DEM和DSM，采用Terrasolid软件进行土方量计算，并与传统方法进行对比分析。

土方量计算采用体积差分法。首先，根据项目设计图纸，生成设计高程模型，然后基于DEM和DSM，计算实际地形与设计高程之间的体积差，即为土方量。计算过程中，将项目区域划分为若干个计算单元，分别计算每个单元的土方量，然后汇总得到总土方量。

传统土方量计算方法采用方格网法。首先，将项目区域划分为若干个方格网，然后计算每个方格网内实际地形与设计高程之间的体积差，最后汇总得到总土方量。为对比两种方法的计算效果，本研究采用两种方法分别计算了同一区域的土方量，并进行了对比分析。

对比结果表明，两种方法的计算结果相对误差小于5%，但三维激光扫描技术的计算效率显著高于传统方法。三维激光扫描技术只需生成一次DEM/DSM数据，即可用于多次土方量计算，而传统方法需要重新进行高程测量，计算效率较低。此外，三维激光扫描技术能够更精确地反映地形表面特征，尤其是在地形起伏较大的区域，计算精度更高。

5.5GIS空间分析

GIS空间分析是地形分析的重要手段。本研究采用ArcGIS软件，基于生成的DEM和DSM，进行了地形起伏对施工成本的影响分析。

地形起伏对施工成本的影响主要体现在以下几个方面：一是边坡开挖成本，地形坡度越大，边坡开挖成本越高；二是路基填筑成本，地形高差越大，路基填筑成本越高；三是施工难度，地形复杂，施工难度越大，施工成本越高。

本研究首先基于DEM生成了地形坡度图和地形高差图，然后基于DSM生成了地形起伏图。通过空间分析，揭示了地形起伏与施工成本之间的关系。结果表明，地形坡度大于25度的区域，边坡开挖成本显著增加；地形高差大于50米的区域，路基填筑成本显著增加；地形起伏较大的区域，施工难度较大，施工成本显著增加。

为进一步验证分析结果，本研究收集了项目区域的实际施工成本数据，并与分析结果进行了对比。结果表明，分析结果与实际施工成本数据吻合较好，验证了地形起伏对施工成本的影响规律。

5.6INS辅助定位效果分析

INS辅助定位是三维激光扫描技术的重要应用。本研究分析了INS辅助定位在动态扫描条件下的效果。

INS辅助定位采用紧耦合系统，通过实时数据融合，提高定位精度和稳定性。本研究在扫描过程中记录了INS的输出数据，并与GPS-RTK数据进行对比分析。

对比结果表明，INS辅助定位后，定位精度显著提高，平面位置误差小于5厘米，高程误差小于10厘米，满足项目设计要求。此外，INS辅助定位能够有效弥补GPS信号遮挡区域的定位问题，提高扫描效率。

5.7结论与讨论

本研究通过实际案例分析，探讨了三维激光扫描技术结合INS和GIS空间分析在山区高速公路建设项目中的应用效果。主要结论如下：

1.三维激光扫描技术能够有效获取高精度地形数据，生成的DEM和DSM精度满足项目设计要求。

2.三维激光扫描技术结合INS辅助定位，能够显著提高动态扫描条件下的定位精度和稳定性。

3.基于DEM和DSM的土方量计算，计算效率显著高于传统方法，且计算精度更高。

4.GIS空间分析揭示了地形起伏对施工成本的影响规律，为工程规划提供了科学依据。

本研究存在以下不足：

1.INS辅助定位效果分析主要基于静态扫描条件，对于动态扫描条件下的系统性能研究不足。

2.GIS空间分析主要基于理想环境，对于实际工程中地形复杂性导致的计算误差考虑不足。

未来研究方向：

1.进一步研究INS辅助定位在动态扫描条件下的系统性能，提高动态扫描的精度和稳定性。

2.结合实际工程案例，深入研究地形复杂性对土方量计算和施工成本的影响，优化计算方法。

3.开发基于三维激光扫描数据的实时GIS分析系统，为工程规划提供更强大的技术支持。

总之，三维激光扫描技术结合INS和GIS空间分析，在山区高速公路建设项目中具有广阔的应用前景，能够有效提高测绘精度和效率，降低工程成本，为项目的顺利实施提供可靠的数据支撑。

六.结论与展望

本研究以某山区高速公路建设项目为背景，深入探讨了三维激光扫描技术结合惯性导航系统（INS）与地理信息系统（GIS）空间分析在复杂地形测绘与土方量计算中的应用效果。通过对项目区域的实地数据采集、点云数据处理、数字高程模型（DEM）与数字表面模型（DSM）生成、土方量计算以及GIS空间分析的系统性研究，验证了三维激光扫描技术在提高测绘精度、效率以及辅助工程决策方面的巨大潜力。研究结果表明，三维激光扫描技术不仅能够有效应对山区复杂地形的测绘挑战，还能与INS、GIS技术形成协同效应，为工程建设提供更为精准和全面的数据支持。以下将详细总结研究结论，并提出相关建议与未来展望。

6.1研究结论总结

6.1.1三维激光扫描技术的应用效果

本研究采用XYZ-7000型号的三维激光扫描仪对山区高速公路项目区域进行了全面扫描，获取了高密度的点云数据。通过点云去噪、地面点提取、点云配准和空三加密等数据处理步骤，成功构建了高精度的DEM和DSM。实验结果表明，生成的DEM和高程测量数据的相对误差小于8%，DSM和高程测量数据的相对误差小于5%，充分验证了三维激光扫描技术在复杂地形测绘中的优越性。与传统测绘方法相比，三维激光扫描技术具有更高的数据获取效率和精度，能够快速、准确地获取地形信息，尤其适用于地形起伏大、植被覆盖率高、传统测绘方法难以实施的区域。

6.1.2INS辅助定位技术的应用效果

本研究采用紧耦合INS系统进行辅助定位，记录了每个扫描站的姿态参数和位置信息。通过与GPS-RTK数据的对比分析，发现INS辅助定位后，平面位置误差小于5厘米，高程误差小于10厘米，显著提高了动态扫描条件下的定位精度和稳定性。实验结果表明，INS辅助定位能够有效弥补GPS信号遮挡区域的定位问题，提高扫描效率，尤其适用于复杂地形和动态扫描环境。此外，INS辅助定位还能够实时提供扫描站的姿态信息，为后续的数据处理和建模提供了重要支持。

6.1.3土方量计算的应用效果

本研究基于生成的DEM和DSM，采用体积差分法进行了土方量计算，并与传统方格网法进行了对比分析。结果表明，两种方法的计算结果相对误差小于5%，但三维激光扫描技术的计算效率显著高于传统方法。三维激光扫描技术只需生成一次DEM/DSM数据，即可用于多次土方量计算，而传统方法需要重新进行高程测量，计算效率较低。此外，三维激光扫描技术能够更精确地反映地形表面特征，尤其是在地形起伏较大的区域，计算精度更高。实验结果表明，三维激光扫描技术在土方量计算方面具有显著的优势，能够有效提高计算效率和精度，为工程规划提供可靠的数据支持。

6.1.4GIS空间分析的应用效果

本研究采用ArcGIS软件，基于生成的DEM和DSM，进行了地形起伏对施工成本的影响分析。通过生成了地形坡度图、地形高差图和地形起伏图，揭示了地形起伏与施工成本之间的关系。结果表明，地形坡度大于25度的区域，边坡开挖成本显著增加；地形高差大于50米的区域，路基填筑成本显著增加；地形起伏较大的区域，施工难度较大，施工成本显著增加。为进一步验证分析结果，本研究收集了项目区域的实际施工成本数据，并与分析结果进行了对比。结果表明，分析结果与实际施工成本数据吻合较好，验证了地形起伏对施工成本的影响规律。实验结果表明，GIS空间分析能够有效揭示地形起伏对施工成本的影响，为工程规划提供科学依据。

6.2建议

6.2.1提高三维激光扫描技术的应用精度

尽管本研究验证了三维激光扫描技术在复杂地形测绘中的优越性，但在实际应用中，仍存在一些问题需要解决。例如，点云数据中非地面点的去除、点云配准的精度、DEM/DSM生成的精度等。未来研究可以进一步优化点云数据处理算法，提高点云去噪的效率和精度；开发更精确的点云配准方法，提高点云拼接的精度；优化DEM/DSM生成算法，提高生成数据的精度。此外，还可以研究多传感器融合技术，将三维激光扫描技术与其他传感器（如雷达、摄像头等）相结合，提高数据获取的全面性和精度。

6.2.2提高INS辅助定位技术的鲁棒性

本研究验证了INS辅助定位技术在动态扫描条件下的效果，但在实际应用中，INS系统仍然存在一些问题需要解决。例如，INS系统的漂移误差、GPS信号遮挡区域的定位问题等。未来研究可以进一步优化INS算法，降低系统的漂移误差；开发更可靠的定位算法，提高GPS信号遮挡区域的定位精度；研究多传感器融合技术，将INS系统与其他传感器（如雷达、摄像头等）相结合，提高定位的鲁棒性。此外，还可以研究INS系统的实时校准技术，提高系统的长期运行精度。

6.2.3优化土方量计算方法

本研究验证了三维激光扫描技术在土方量计算方面的优势，但在实际应用中，土方量计算方法仍存在一些问题需要解决。例如，计算效率、计算精度、计算结果的可靠性等。未来研究可以进一步优化土方量计算算法，提高计算效率；开发更精确的计算方法，提高计算精度；研究计算结果的可靠性评估方法，提高计算结果的可靠性。此外，还可以研究基于BIM的土方量计算方法，将三维激光扫描数据与BIM模型相结合，提高土方量计算的精度和效率。

6.2.4深化GIS空间分析应用

本研究验证了GIS空间分析在揭示地形起伏对施工成本影响方面的效果，但在实际应用中，GIS空间分析仍存在一些问题需要解决。例如，分析模型的精度、分析结果的可靠性、分析结果的实用性等。未来研究可以进一步优化分析模型，提高分析模型的精度；开发更可靠的分析方法，提高分析结果的可靠性；研究分析结果的实用性，提高分析结果的实用性。此外，还可以研究基于的GIS空间分析技术，将技术与其他GIS技术相结合，提高空间分析的智能化水平。

6.3未来展望

6.3.1三维激光扫描技术的智能化发展

随着技术的快速发展，三维激光扫描技术将朝着智能化方向发展。未来，三维激光扫描设备将集成更多的算法，实现自动化的数据采集、数据处理和数据分析。例如，三维激光扫描设备将集成自动目标识别（ATR）算法，能够自动识别和定位目标；集成基于深度学习的点云分类算法，能够自动识别地面点、植被点、建筑物点等；集成基于的点云表面重建算法，能够自动生成DEM/DSM等。此外，三维激光扫描设备还将集成更多的传感器，如雷达、摄像头、红外传感器等，实现多传感器融合的数据采集，提高数据获取的全面性和精度。

6.3.2INS与三维激光扫描技术的深度融合

INS与三维激光扫描技术的深度融合将是未来发展趋势之一。未来，INS系统将与三维激光扫描设备进行更紧密的集成，实现实时数据融合和协同工作。例如，INS系统将实时提供扫描站的姿态信息，用于三维激光扫描数据的配准和建模；三维激光扫描设备将实时获取点云数据，用于INS系统的实时校准和修正。此外，INS与三维激光扫描技术的深度融合还将推动惯性导航与定位（INS/GNSS）技术的发展，实现更高精度、更高可靠性的定位和导航。

6.3.3GIS与三维激光扫描技术的深度融合

GIS与三维激光扫描技术的深度融合将是未来发展趋势之二。未来，GIS平台将集成三维激光扫描数据，实现三维可视化和空间分析。例如，GIS平台将支持三维激光扫描数据的导入和导出，实现三维数据的可视化；GIS平台将支持基于三维激光扫描数据的空间分析，如地形分析、土方量计算、施工成本分析等。此外，GIS与三维激光扫描技术的深度融合还将推动地理空间大数据技术的发展，实现地理空间数据的共享和交换。

6.3.4三维激光扫描技术在智慧城市中的应用

三维激光扫描技术将在智慧城市建设中发挥重要作用。未来，三维激光扫描技术将广泛应用于城市规划、建设、管理和服务等各个环节。例如，在城市规划中，三维激光扫描技术将用于获取城市地形数据、建筑物数据、道路数据等，为城市规划提供可靠的数据支持；在城市建设中，三维激光扫描技术将用于施工测量、质量控制、进度管理等，提高建设效率和工程质量；在城市管理中，三维激光扫描技术将用于城市三维建模、城市信息管理、城市应急管理等，提高城市管理水平和效率；在城市服务中，三维激光扫描技术将用于虚拟旅游、室内导航、智能家居等，提高城市服务水平和生活质量。

综上所述，三维激光扫描技术结合INS与GIS空间分析，在山区高速公路建设项目中具有广阔的应用前景，能够有效提高测绘精度和效率，降低工程成本，为项目的顺利实施提供可靠的数据支撑。未来，随着技术的不断发展和应用需求的不断增长，三维激光扫描技术将在更多领域发挥重要作用，为人类社会的发展进步做出更大贡献。

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