CN115451904A - 基于三维gis的变形监测系统 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种基于三维GIS的变形监测系统，其属于隧道安全领域，包括服务器，服务器内执行有下述方法：获取实时监测数据和历史监测数据；根据实时监测数据和历史监测数据分别建立实时隧道模型和标准隧道模型；对实时隧道模型和标准隧道模型进行处理后得到实时隧道模型的线和角及标准隧道模型的线和角，实时隧道模型的线和角与标准隧道模型的线和角均相互对应；将实时隧道模型的线与对应的标准隧道模型的线进行比较，并将实时隧道模型的角与对应的标准隧道模型的角进行比较后得到隧道的变形程度。本申请具有提高了对隧道变形监测的准确性的效果。

Description

基于三维GIS的变形监测系统

技术领域

本申请涉及隧道安全领域，尤其是涉及基于三维GIS的变形监测系统。

背景技术

三维GIS一般是指三维地理信息系统；三维是将采集以及经运算分析后对数据的表现和展示；三维数据相对而二维数据更能表现出客观现实；地理信息系统是一种特定的空间信息系统，它可以在计算机硬、软件系统的支持下，对空间中的有关地理分布的数据进行采集、储存、管理、运算、分析和显示。

三维GIS应用领域较为广泛，其中就包括隧道变形监测领域；隧道变形是指围岩条件下深埋隧道的变形；一般，隧道变形包括拱脚变形和侧墙变形等；隧道变形可能是因为初始地应力场、围岩的力学特性、隧道形状和隧道断面尺寸等因素引起的。

针对上述中的相关技术，发明人发现：隧道变形会引发较为严重的后果，因此对隧道变形进行监测是很有必要的。

发明内容

为了提高对隧道变形监测的准确性，本申请提供一种基于三维GIS的变形监测系统。

本申请提供的基于三维GIS的变形监测系统采用如下的技术方案：

一种基于三维GIS的变形监测系统，包括服务器，服务器内执行有下述方法：

获取实时监测数据和历史监测数据；

根据实时监测数据和历史监测数据分别建立实时隧道模型和标准隧道模型；

对实时隧道模型和标准隧道模型进行处理后得到实时隧道模型的线和角及标准隧道模型的线和角，所述实时隧道模型的线和角与标准隧道模型的线和角均相互对应；

将实时隧道模型的线与对应的标准隧道模型的线进行比较，并将实时隧道模型的角与对应的标准隧道模型的角进行比较后得到隧道的变形程度。

通过采用上述技术方案，分别建立实时隧道模型和标准隧道模型，然后将两个模型进行比较，从线和角两个维度分析计算实时隧道模型相较于标准隧道模型产生的最大形变和位移，通过这种方式，提高了对隧道变形监测的准确性和监测效率。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取实时监测数据的步骤包括，根据预先在隧道内设置的传感器输出的信息得到实时监测数据；隧道内预先设置有多个传感器，每个传感器均为一个检测点，用于将检测到的隧道数据发送至服务器本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取历史监测数据的步骤包括，根据爬虫爬取得到历史监测数据。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为，所述根据实时监测数据和历史监测数据分别建立实时隧道模型和标准隧道模型的步骤包括：

根据三维GIS技术与实时监测数据配合建立实时隧道模型；

根据历史监测数据得到隧道原始数据；

根据三维GIS技术和隧道原始数据建立隧道原始模型；

所述隧道原始模型即为标准隧道模型

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为，所述将实时隧道模型的线与对应的标准隧道模型的线进行比较，并将实时隧道模型的角与对应的标准隧道模型的角进行比较后得到隧道的变形程度的步骤包括：

根据实时隧道模型的线得到该条线上的每个点；

根据标准隧道模型的线得到该条线上的每个点；

其中，标准隧道模型上的点与实时隧道模型上的点相互对应；

计算实时隧道模型和标准隧道模型上相互对应的点之间的距离得到多个距离值；

对多个距离值进行比较后得到最大距离值；

此时的最大距离值表示实时隧道模型上的线相较于对应的标准隧道模型上的线产生的最大位移

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为，所述将实时隧道模型的线与对应的标准隧道模型的线进行比较，并将实时隧道模型的角与对应的标准隧道模型的角进行比较后得到隧道的变形程度的步骤包括：

根据多个距离值计算均方差；

此时的均方差表示实时隧道模型上的线相较于对应的标准隧道模型上的线发生的变形程度。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为，还包括：

根据历史监测数据得到变形监测范围数据；

根据实时监测数据与变形监测范围数据进行计算得到异常数据；

根据异常数据得到异常数据所属的隧道位置信息；

根据隧道位置信息和历史监测数据得到所述隧道位置信息对应的隧道位置的历史数据；

基于预设的数据分析规则，对历史数据和异常数据进行分析得到分析结果；

根据分析结果确定报警结果。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

通过实时监测数据和历史监测数据可以分别建立实时隧道模型和标准隧道模型，一个表示当前的隧道，一个表示未发生形变的隧道，然后将实时隧道模型与标准隧道模型进行比较，可以判断出实时隧道模型相较于标准隧道模型发生的变形程度，提高了对隧道变形监测的准确性和监测效率。

附图说明

图1是本申请实施例中基于三维GIS的变形监测系统的流程示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本申请保护的范围。

下面结合说明书附图对本申请实施例做进一步详细描述。

本申请实施例公开一种基于三维GIS的变形监测系统。参照图1，基于三维GIS的变形监测系统包括服务器和传感器；传感器设置于隧道内的连接节点和支撑节点处，其中，连接节点和承重节点等节点均是能够反映隧道主要构造的重要节点；每个传感器为一个检测点；服务器连接传感器，接收每个检测点发送的数据，并根据这些数据生成隧道模型；通过服务器和传感器的配合使用，可以生成当前时刻的隧道模型。

本申请实施例中的连接节点和支撑节点可以理解为隧道内衬砌的连接位置和隧道内的承重点，而这些承重点所在的位置就是传感器的安装位置；在隧道变形监测领域中，可以通过多种传感器实现隧道变形监测，本申请实施例中对传感器类型不作限定，只要能实现对隧道的结构监测即可。

本申请的主要方案是将根据实时数据生成的隧道模型与预设的隧道模型进行比较，进而分析出隧道的变形程度；其中，预设的隧道模型是标准隧道模型，即，根据未发生形变过的隧道建立的隧道模型，本方案中称之为标准隧道模型；而根据实时数据生成的隧道模型是根据发生过形变的隧道建立的隧道模型，本方案中称之为实时隧道模型；通过将形变前和形变后的隧道模型进行比较，即，将实时隧道模型与标准隧道模型进行比较，并经过分析后就可以得到隧道发生的变形程度，利用这种手段可以提高对隧道变形监测的精确性。

可以理解的是，本申请实施例中执行的方法和步骤均是在服务器中运行的，下面对本申请的方案进行详细介绍。

首先利用爬虫爬取隧道的历史数据，然后根据历史数据建立预设的隧道模型；可以理解的是，对隧道进行建模时，将各个检测点发送的数据与三维GIS技术配合进行建模，从而得到隧道模型；而预设的隧道模型，也即标准隧道模型，是依据隧道原始数据建立的模型；隧道原始数据可以理解为隧道在构建之前预先设定好的数据，在隧道工程开始之前，要根据地形、地貌和地质等因素预先设定隧道数据，例如，隧道的长宽高、隧道的衬砌厚度、隧道的连接节点、隧道的支撑节点等数据；标准隧道模型可以理解为未发生变形时的隧道的模型，那么将标准隧道模型作为比较的基准，将实时隧道模型与标准隧道模型进行比较就可以得到当前时刻的隧道发生的形变。

在本申请实施例中，构建模型的方法是以各个检测点为基础，然后将各个检测点按照隧道的实际脉络进行连线，最终构建出隧道模型；上述过程可以通过三维GIS技术以及相关的三维建模软件实现，在此不再赘述。

服务器接收传感器发送的数据，并根据这些数据生成实时隧道模型；再将实时隧道模型与预设的标准隧道模型进行比较，根据比较的结果判断隧道的变形程度，在本申请实施例中，无论是比较过程还是判断过程均是在服务器中执行的。

在将实时隧道模型与标准隧道模型进行比较时，是从线和角两个角度对模型进行比较；首先，从线的角度来说，实时隧道模型是依据传感器输出的数据生成的，标准隧道模型是以预设的数据生成的，无论是实时隧道模型还是标准隧道模型均是表示隧道的一个模型；可以理解的是，当传感器刚安装在指定位置时，此时的隧道可以看作为未产生变形的隧道，此时的隧道模型称之为初始隧道模型，那么初始隧道模型可以理解为是一个与标准隧道模型相同的隧道模型，那么此时传感器体现在初始隧道模型中的具体位置，就代表同一个传感器在标准隧道模型中的具体位置；即，初始隧道模型与标准隧道模型等同。

那么以每个传感器为一个检测点，而检测点就可以理解为模型中的一个个点，将一个个点依次连接起来就形成了线，然后通过对实时隧道模型的线和标准隧道模型对应位置的线进行比较，即可以得到实时隧道模型的线相较于标准隧道模型的线的变形程度。

在上述说明中，需要注意的是，虽然标准隧道模型是基于隧道原始数据生成的，在标准隧道模型中没有一个个检测点，但是将初始隧道模型与标准隧道模型视作等同的模型，那么初始隧道模型中的检测点同样可以复制到标准隧道模型中，使得标准隧道模型中相同位置上标注有检测点，那么在将实时隧道模型与标准隧道模型进行比较的过程中，就可以采用上述比较线的方式比较实时隧道模型和标准隧道模型，通过这种方式，提高了对实时隧道模型和标准隧道模型比较的便捷性和效率。

本申请实施例中，对实时隧道模型的线与标准隧道模型对应位置的线进行比较的方法如下。

在得到实时隧道模型和标准隧道模型后，可以将模型拆解为多根线，每根线可以拆解为多个点；由于每根线都是由多个点组合而成，那么计算对应的线之间的最大距离，可以转换为计算对应的线中两个对应的点之间的最大距离；在将实时隧道模型和标准隧道模型进行拆解后可以得到多个点，然后计算对应的线上对应的两个点之间的距离，就可以得到实时隧道模型和标准隧道模型对应的线之间的最大距离。

例如，将实时隧道模型中的线A提取出来，再将标准隧道模型中与线A对应的线A’提取出来；然后将线A中的点a、点b、点c和点d提取出来，再将A’中的点a’、点b’、点c’和点d’提取出来；分别计算点a和点a’、点b和点b’、点c和点c’、点d和点d’之间的距离值，然后将上述距离值进行比较后得到最大距离；点a和点a’之间的距离为2.3、点b和点b’之间的距离为3.5、点c和点c’之间的距离为1.6、点d和点d’之间的距离为4.9；那么对上述距离进行比较后得到点d和点d’之间的距离最大，即两个对应的点之间的最大距离为4.9，那么就说明线A和线A’之间的最大距离为4.9；这个最大距离就表示实时隧道模型相较于标准隧道模型产生的最大的位移。

通过计算得到了实时隧道模型和标准隧道模型之间对应的线之间的最大距离，然后再将计算得到的最大距离值与预设的距离阈值进行比较，若最大距离值大于预设的距离阈值，则说明该最大距离值对应的点所在的位置，即这个点对应的检测点所在的隧道内的具体位置产生了较为严重的位移，那么就需要对该检测点所在位置的周围区域进行维护；当最大距离值大于预设的距离阈值时，服务器会在实时隧道模型上对应于最大距离值的点的位置进行标记和报警，以起到警示的作用；由于每个检测点都对应一个传感器，通过这种方式，可以实现对隧道内具体的传感器所在位置及周边区域的检测和维护。

可以理解的是，上述例子中提到的对模型中线和点的提取即是对模型的拆解过程，由于模型在建模的过程中就是以各个检测点为基础，将各个检测点按照隧道的实际脉络进行连线后构建出隧道模型，上述例子中是将模型进行拆解，即，建模的反向过程，上述操作均为相关领域中常用技术手段，在这里不再赘述。

在计算实时隧道模型和标准隧道模型对应的线之间的最大距离的过程中，需要计算出每两个对应的点之间的距离，然后再对各个距离值进行比较后得到最大距离；虽然计算得到的最大距离代表实时隧道模型相较于标准隧道模型产生的最大位移，但是这个最大位移是针对于同一条线而言的，并且通过计算最大距离想要判断实时隧道模型的形变较为片面，无法精确地分析出实时隧道模型的变形程度，因此需要进一步对实时隧道模型和标准隧道模型进行比较。

在上述过程中，可以计算出实时隧道模型上每条线相较于标准隧道模型上标准的线的位移，这个位移指的是每条线上某个点的位移，不能代表整条线的位移或变形程度，那么就需要对整条线上每个点进行综合分析和计算，本申请实施例中采用下述方法进行整条线的分析和计算。

在对实时隧道模型和标准隧道模型进行对应的线的比较时，需要计算出两个对应的线上对应的点之间的距离值，然后对多个距离值进行比较，从而计算出这条线的位移；那么，想要对整条线进行分析，只需要计算多个距离值的均方差，就可以得到整条线的变形程度。

均方差一般指标准差，标准差是离均差平方的算术平均数的算术平方根；标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据；标准差是方差的算术平方根，标准差能够反映一个数据集的离散程度；在本申请实施例中，通过计算均方差，可以得到实时隧道模型的线相较于标准隧道模型的线产生的变形程度。

在上述例子中，经过公式计算后可以得到均方差S。

先计算四个距离值的平均值x。

计算得到x为3.075。

计算得到S为1.57。

根据均方差本身的含义可知，1.57略大于1，虽然差值比较小，但是仍然说明实时隧道模型相较于标准隧道模型发生了一定程度的整体变形，即，说明，真实的隧道产生了一定程度的变形。

通过对实时隧道模型和标准隧道模型之间对应的线的最大距离和均方差的计算，可以初步得到实时隧道模型相较于标准隧道模型产生的位移及形变，为了提高对实时隧道模型变形程度的进一步判断，本申请实施例在对隧道模型中线的基础上，进一步对隧道模型的角进行判断。

可以理解的是，隧道模型中的角是指两个线所夹的夹角，通过判断隧道模型的角，可以判断出围成该角的两个线的整体变形程度，相较于上述针对线的分析计算，对角进行比较更具有整体性；因为角是以线为单位，而线是以点为单位，那么在比较完每个线的变形程度后，再比较两个线围成的角的变形程度，提高了对隧道模型变形程度的检测精确性。

本申请实施例中对两个隧道模型中对应的角的比较，通过图像识别技术实现；即，将两个隧道模型中对应的角进行叠合，由于角是由线形成，线是由点形成，那么将对应位置的点进行叠合，然后再利用图像识别技术即可以比较出实时隧道模型的角相较于标准隧道模型的角的变形程度。

需要注意的是，在比较过程中，以标准隧道模型的角的其中一个线为基准，保证该线上对应的几个点的位置叠合，再对两个隧道模型中对应的角进行叠合。

通过图像识别技术可以判断出实时隧道模型的角和标准隧道模型的角的差值，并根据该差值得到实时隧道模型的角的变形程度；例如，线C和线D为实时隧道模型的线，线C’和线D’为标准隧道模型的线；线C和线D围成的角1与线C’和线D’围成的角2相比，角1比角2大5°，即，说明角1发生了一定程度的变形；可以理解的是，上述例子仅为示例性说明；在实际比较过程中，通过图像识别技术可以得到更为准确的数据，在此不再赘述。

在本申请实施例中，通过全站仪、水准仪、三维激光扫描仪等设备在现场进行辅助，通过上述设备和相关的传感器检测隧道，并输出检测信号；服务器接收检测信号，对检测信号进行分析处理；其中，本申请实施例中，GIS技术采用GIS引擎，通过和GIS引擎的配合使用，实现了对隧道变形的监测，提高了对隧道变形监测的准确性和监测效率。

在本申请实施例中，在对隧道进行变形分析时，随着监测时间的延长，监测数据也会与日俱增，因此若每次都利用初始的标准隧道模型对实时隧道进行变形分析会导致结果出现不准确的情况，因此本申请中提出下述方式进行处理。

具体地，根据历史监测数据得到变形监测范围数据；根据实时监测数据与变形监测范围数据进行计算得到异常数据；根据异常数据得到异常数据所属的隧道位置信息；根据隧道位置信息和历史监测数据得到所述隧道位置信息对应的隧道位置的历史数据；基于预设的数据分析规则，对历史数据和异常数据进行分析得到分析结果；根据分析结果确定报警结果。

这里的历史监测数据包含多个时间点对应的隧道的相关数据，因此，通过历史监测数据可以确定初始隧道的标准数据，即，隧道未发生变形时的相关数据；可以理解的是，在本申请实施例中，通过在隧道各个节点处的传感器得到隧道的相关数据，即，节点数据，而隧道未发生变形时的相关数据即为初始节点数据。

通过历史监测数据可以得到各个时间点对应的隧道的多个节点数据。

在本申请实施例中，通过将历史监测数据和预设的形变偏差值可以得到变形监测范围数据，这里的预设的形变偏差值就是指在隧道的节点数据允许在一定范围内发生波动，只要在范围内则可以忽略数据的波动；例如，初始节点数据为8，预设的形变偏差值为±0.5，那么变形监测范围数据为7.5-8.5，则后续监测到的相同位置的节点数据只要在这个范围内，就不会触发警报，若超出范围就会触发警报。

在确定了变形监测范围数据后，根据实时监测数据可以得到异常数据，这个异常数据就是指超出变形监测范围的数据；可以理解的是，隧道内不同位置的节点数据均设置有自己的变形监测范围数据，在将实时监测数据进行分析得到异常数据后，可以判断出异常数据属于隧道内哪个位置，即，根据异常数据得到异常数据所属的隧道位置信息。

在得到了异常数据所属的隧道位置信息后，可以根据隧道位置信息和历史监测数据得到隧道位置信息对应的隧道位置的历史数据；如，隧道位置A点出现了异常数据，那么从历史监测数据中找到A点对应的所有的历史数据。

在找到了异常数据对应的历史数据后，利用预设的数据分析规则对历史数据和异常数据进行分析得到分析结果，再根据分析结果确定报警结果；即，通过数据分析规则确定异常数据的分析结果，如果分析结果是安全的，则不需要报警，如果分析结果是危险的，则需要报警。

在本申请实施例中，数据分析规则包括，计算异常数据与变形监测范围数据的差值，将该差值与第一预设阈值比较，若该差值大于第一预设阈值，则表示隧道在该异常数据对应的位置产生了严重形变，若该差值小于第一预设阈值，则表示隧道在该异常数据对应的位置产生了轻微形变。

若隧道发生了严重形变，则表示分析结果即为隧道产生严重形变，那么根据这个分析结果确定的报警结果就是发出警报，并标记隧道发生严重形变的位置。

若隧道发生了轻微形变，则利用数据分析规则对产生轻微形变的位置的历史数据进行分析。

在本申请实施例中，数据分析规则还包括，对隧道内产生轻微形变的位置对应的历史数据进行分析，依照时间计算上一次历史数据与下一次历史数据之间的差值，将这些差值与第二预设阈值进行比较，若差值大于第二预设阈值，则说明历史数据中该差值对应的下一次历史数据产生了突变，计算突变的历史数据与原始数据之间的时间差值，并将该时间差值标记为周期间隔值，即表示每隔该周期间隔值，数据都可能发生突变；根据初始时间和周期间隔值计算得到多个周期值；根据当前时间找到距离当前时间最近的周期值，计算二者的差值，并将该差值与第三预设阈值比较，若该差值不大于第三预设阈值，则分析结果为需要报警，若该差值大于第三预设阈值，则分析结果为不需要报警。

为详细说明上述过程，下面进行举例说明，当判断出隧道产生轻微形变时，需要对相应位置的历史数据进行分析；在历史数据中，假设每隔一周记录一次数据，初始值为3，第二次记录的数据为5，第三次记录的数据为4.6，第四次记录的数据为8；那么分别计算出第二次记录和初始值的差值，第三次记录和第二次记录的差值等，计算出差值后，将差值与第二预设阈值比较，如第三次记录和第四次记录的差值为3.4，大于第二预设阈值3，那就说明第四次记录时，数据产生了突变，也说明此次隧道的形变幅度较大；然后计算此次记录的时间与初始时间之间的时间差值为一个月，那将一个月标记为周期间隔值，表示每隔一个月，数据可能发生形变，那么就说明从初始时间开始，每过一个月都是可能形变的日期，从而得到多个周期值，如初始时间为1月1日，那第一周期值就为2月1日，第三周期值为3月1日等；然后找到和当前时间最接近的周期值，当前时间为2月19日，那最接近的就为第三周期值，计算二者的差值，为9天，将这个差值与第三预设阈值15天比较，小于15天，就表示当前时间隧道产生的虽然是轻微形变，但是距离下一次数据突变的时间较短，所以需要报警，对隧道产生轻微形变的位置进行处理，以防止下次数据突变时隧道产生严重的形变，进而对隧道造成严重影响。

通过上述方式对隧道形变的分析，可以有效地，快速地实现对隧道形变的预警、分析处理以及预测，从而延长了隧道的使用寿命，提高了对隧道形变监测的准确性。

以上描述仅为本申请得较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离前述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其他技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (7)

1.一种基于三维GIS的变形监测系统，其特征在于，包括服务器，所述服务器内执行有下述方法：

获取实时监测数据和历史监测数据；

根据实时监测数据和历史监测数据分别建立实时隧道模型和标准隧道模型；

对实时隧道模型和标准隧道模型进行处理后得到实时隧道模型的线和角及标准隧道模型的线和角，所述实时隧道模型的线和角与标准隧道模型的线和角均相互对应；

将实时隧道模型的线与对应的标准隧道模型的线进行比较，并将实时隧道模型的角与对应的标准隧道模型的角进行比较后得到隧道的变形程度。

2.根据权利要求1所述的基于三维GIS的变形监测系统，其特征在于：所述获取实时监测数据的步骤包括，根据预先在隧道内设置的传感器输出的信息得到实时监测数据；隧道内预先设置有多个传感器，每个传感器均为一个检测点，用于将检测到的隧道数据发送至服务器。

3.根据权利要求1所述的基于三维GIS的变形监测系统，其特征在于：所述获取历史监测数据的步骤包括，根据爬虫爬取得到历史监测数据。

4.根据权利要求1所述的基于三维GIS的变形监测系统，其特征在于：所述根据实时监测数据和历史监测数据分别建立实时隧道模型和标准隧道模型的步骤包括：

根据三维GIS技术与实时监测数据配合建立实时隧道模型；

根据历史监测数据得到隧道原始数据；

根据三维GIS技术和隧道原始数据建立隧道原始模型；

所述隧道原始模型即为标准隧道模型。

5.根据权利要求1所述的基于三维GIS的变形监测系统，其特征在于：所述将实时隧道模型的线与对应的标准隧道模型的线进行比较，并将实时隧道模型的角与对应的标准隧道模型的角进行比较后得到隧道的变形程度的步骤包括：

根据实时隧道模型的线得到该条线上的每个点；

根据标准隧道模型的线得到该条线上的每个点；

其中，标准隧道模型上的点与实时隧道模型上的点相互对应；

计算实时隧道模型和标准隧道模型上相互对应的点之间的距离得到多个距离值；

对多个距离值进行比较后得到最大距离值；

此时的最大距离值表示实时隧道模型上的线相较于对应的标准隧道模型上的线产生的最大位移。

6.根据权利要求5所述的基于三维GIS的变形监测系统，其特征在于：所述将实时隧道模型的线与对应的标准隧道模型的线进行比较，并将实时隧道模型的角与对应的标准隧道模型的角进行比较后得到隧道的变形程度的步骤包括：

根据多个距离值计算均方差；

此时的均方差表示实时隧道模型上的线相较于对应的标准隧道模型上的线发生的变形程度。

7.根据权利要求1所述的基于三维GIS的变形监测系统，其特征在于，还包括：

根据历史监测数据得到变形监测范围数据；

根据实时监测数据与变形监测范围数据进行计算得到异常数据；

根据异常数据得到异常数据所属的隧道位置信息；

根据隧道位置信息和历史监测数据得到所述隧道位置信息对应的隧道位置的历史数据；

基于预设的数据分析规则，对历史数据和异常数据进行分析得到分析结果；

根据分析结果确定报警结果。

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