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Räumliche Visualisierungen

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Gilt für: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

Geospatialdaten können mithilfe des Renderoperators im Kusto Desktop Explorer visualisiert werden. Informationen zum Herunterladen von Kusto Desktop Explorer finden Sie in der Installation und Benutzeroberfläche von Kusto.Explorer.

Sie können auch die Web-Benutzeroberfläche von Azure Data Explorer verwenden.

Weitere Informationen zu Visualisierungsoptionen finden Sie unter "Datenvisualisierung mit Azure Data Explorer".

Weitere Informationen zum Geospatialclustering finden Sie unter Geospatialclustering.

Visualisieren von Punkten auf einer Karte

Sie können Punkte entweder mithilfe von Spalten "Längengrad", "Breitengrad" oder "GeoJSON" visualisieren. Die Verwendung einer Datenreihesspalte ist optional. Das Paar [Längengrad, Breitengrad] definiert jeden Punkt in dieser Reihenfolge.

Beispiel: Visualisieren von Punkten auf einer Karte

Im folgenden Beispiel werden Sturmereignisse gefunden und 100 auf einer Karte visualisiert.

StormEvents
| take 100
| project BeginLon, BeginLat
| render scatterchart with (kind = map)

Screenshot von Beispiel-Sturmereignissen auf einer Karte.

Beispiel: Visualisieren mehrerer Punktreihen auf einer Karte

Im folgenden Beispiel werden mehrere Punktreihen visualisiert, wobei das Paar [Längengrad, Breitengrad] jeden Punkt definiert, und eine dritte Spalte definiert die Datenreihe. In diesem Beispiel ist EventTypedie Datenreihe .

StormEvents
| take 100
| project BeginLon, BeginLat, EventType
| render scatterchart with (kind = map)

Screenshot von Beispielereignissen für Sturmserien auf einer Karte.

Beispiel: Visualisieren von Datenreihen mit mehreren Spalten

Im folgenden Beispiel wird eine Reihe von Punkten auf einer Karte visualisiert. Wenn Sie mehrere Spalten im Ergebnis haben, müssen Sie die Spalten angeben, die für xcolumn (Längengrad), ykolumn (Breitengrad) und Datenreihen verwendet werden sollen.

StormEvents
| take 100
| render scatterchart with (kind = map, xcolumn = BeginLon, ycolumns = BeginLat, series = EventType)

Screenshot von Beispielereignissen für Sturmserien mit Argumenten.

Beispiel: Visualisieren von Punkten auf einer Karte, die durch dynamische GeoJSON-Werte definiert wird

Im folgenden Beispiel werden Punkte auf der Karte mithilfe dynamischer GeoJSON-Werte visualisiert, um die Punkte zu definieren.

StormEvents
| project BeginLon, BeginLat
| summarize by hash=geo_point_to_s2cell(BeginLon, BeginLat, 5)
| project geo_s2cell_to_central_point(hash)
| render scatterchart with (kind = map)

Screenshot der GeoJSON-Beispielereignisse für Sturm.

Visualisierung von Kreisen oder Blasen auf einer Karte

Sie können Kreise oder Blasen entweder mithilfe von Spalten [Längengrad, Breitengrad] oder GeoJSON-Spalten visualisieren. Diese Visualisierungen können mit Farb- oder numerischen Achsen erstellt werden.

Beispiel: Visualisieren von Kreisdiagrammen nach Position

Das folgende Beispiel zeigt Sturmereignisse, die von der Zelle S2 aggregiert wurden. Das Diagramm aggregiert Ereignisse in Kreisdiagrammen nach Position.

StormEvents
| project BeginLon, BeginLat, EventType
| where geo_point_in_circle(BeginLon, BeginLat, real(-81.3891), 28.5346, 1000 * 100)
| summarize count() by EventType, hash = geo_point_to_s2cell(BeginLon, BeginLat)
| project geo_s2cell_to_central_point(hash), EventType, count_
| render piechart with (kind = map) // pie map rendering available only in Kusto Explorer desktop

Screenshot von Sturmereignissen auf einer Kreiskarte.

Beispiel: Visualisieren von Blasen mit einer Farbachse

Das folgende Beispiel zeigt Sturmereignisse, die von der Zelle S2 aggregiert wurden. Das Diagramm aggregiert Ereignisse in Blasen nach Position. Da die Farbachse ("Anzahl") für alle Ereignisse gleich ist, generiert der render Operator Blasen.

StormEvents
| project BeginLon, BeginLat, EventType
| where geo_point_in_circle(BeginLon, BeginLat, real(-81.3891), 28.5346, 1000 * 100)
| summarize count() by EventType, hash = geo_point_to_s2cell(BeginLon, BeginLat)
| project geo_s2cell_to_central_point(hash), count_
| extend Events = "count"
| render piechart with (kind = map) // pie map rendering available only in Kusto Explorer desktop

Screenshot von Sturmereignissen auf einer Blasenkarte.

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