geo_union_polygons_array()

S’applique à : ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

Calcule l’union des polygones ou des multipolygons sur Terre.

Syntaxe

geo_union_polygons_array(Polygones)

En savoir plus sur les conventions de syntaxe.

Paramètres

Nom	Type	Requise	Description
Polygones	dynamic	✔️	Tableau de polygones ou de multipolygons au format GeoJSON.

Retours

Polygone ou multipolygon au format GeoJSON et d’un type de données dynamique . Si l’un des polygones ou multipolygons fournis n’est pas valide, la requête produit un résultat null.

Remarque

• Les coordonnées géospatiales sont interprétées comme représentées par le système de référence de coordonnées WGS-84 .
• La référence géodésique utilisée pour les mesures sur Terre est une sphère. Les bords de polygones sont géodésiques sur la sphère.
• Si les bords des polygones d’entrée sont des lignes cartestériennes droites, envisagez d’utiliser geo_polygon_densify() pour convertir des bords planaires en géodésiques.

Définition et contraintes de polygones

dynamic({"type » : « Polygon »,"coordinates » : [ LinearRingShell, LinearRingHole_1, ..., LinearRingHole_N ]})

dynamic({"type » : « MultiPolygon »,"coordinates » : [[ LinearRingShell, LinearRingHole_1, ..., LinearRingHole_N], ..., [LinearRingShell, LinearRingHole_1, ..., LinearRingHole_M]})

• LinearRingShell est obligatoire et défini comme un counterclockwise tableau ordonné de coordonnées [[lng_1,lat_1],...,[lng_i,lat_i],...,[lng_j,lat_j],...,[lng_1,lat_1]]. Il ne peut y avoir qu’un seul interpréteur de commandes.
• LinearRingHole est facultatif et défini comme un clockwise tableau ordonné de coordonnées [[lng_1,lat_1],...,[lng_i,lat_i],...,[lng_j,lat_j],...,[lng_1,lat_1]]. Il peut y avoir n’importe quel nombre d’anneaux intérieurs et de trous.
• Les sommets LinearRing doivent être distincts avec au moins trois coordonnées. La première coordonnée doit être égale au dernier. Au moins quatre entrées sont requises.
• Les coordonnées [longitude, latitude] doivent être valides. La longitude doit être un nombre réel dans la plage [-180, +180] et la latitude doit être un nombre réel dans la plage [-90, +90].
• LinearRingShell entoure au maximum la moitié de la sphère. LinearRing divise la sphère en deux régions. La plus petite des deux régions sera choisie.
• La longueur du bord LinearRing doit être inférieure à 180 degrés. Le bord le plus court entre les deux sommets sera choisi.
• LinearRings ne doit pas traverser et ne doit pas partager de bords. LinearRings peut partager des sommets.

Exemples

L’exemple suivant effectue une union géospatiale sur les lignes de polygones.

Exécuter la requête

datatable(polygons:dynamic)
[
    dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[-73.9495,40.7969],[-73.95807,40.80068],[-73.98201,40.76825],[-73.97317,40.76455],[-73.9495,40.7969]]]}),
    dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[-73.94622,40.79249],[-73.96888,40.79282],[-73.9577,40.7789],[-73.94622,40.79249]]]}),
    dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[-73.97335,40.77274],[-73.9936,40.76630],[-73.97171,40.75655],[-73.97335,40.77274]]]})
]
| summarize polygons_arr = make_list(polygons)
| project polygons_union = geo_union_polygons_array(polygons_arr)

Sortie

polygons_union

{"type":"Polygon","coordinates":[[[-73.972599326729608,40.765330371902991],[-73.960302383706178,40.782140794645024],[-73.9577,40.7789],[-73.94622,40.79249],[-73.9526593223173,40.792584227716468],[-73.9495,40.7969],[-73.95807,40.80068],[-73.9639277517478,40.792748258673875],[-73.96888,40.792819999999992],[-73.9662719791645,40.7895734224338],[-73.9803360309571,40.770518810606404],[-73.9936,40.7663],[-73.97171,40.756550000000004],[- 73.972599326729608,40.765330371902991]]]}

L’exemple suivant effectue une union géospatiale sur les colonnes de polygones.

Exécuter la requête

datatable(polygon1:dynamic, polygon2:dynamic)
[
    dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[-73.9495,40.7969],[-73.95807,40.80068],[-73.98201,40.76825],[-73.97317,40.76455],[-73.9495,40.7969]]]}), dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[-73.94622,40.79249],[-73.96888,40.79282],[-73.9577,40.7789],[-73.94622,40.79249]]]})
]
| project polygons_arr = pack_array(polygon1, polygon2)
| project polygons_union = geo_union_polygons_array(polygons_arr)

Sortie

polygons_union
{"type » :"Polygon »,"coordinates » :[[-73.9495,40.7969],[-73.95807,40.80068],[-73.9639277517478,40.792748258673875],[-73.96888,40.79281999999999999992],[-73.9662719791645,40.7895734224338],[-73.98201,140.76825],[-73.97317,40.76455],[-73.960302383706178,40.782140794645024],[-73.9577,40.7789],[-73.94622,40.79249],[-73.952659323173,40.792584227716468],[-73.9495,40.7969]}

L’exemple suivant retourne True, car l’un des polygones n’est pas valide.

Exécuter la requête

datatable(polygons:dynamic)
[
    dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[-73.9495,40.7969],[-73.95807,40.80068],[-73.98201,40.76825],[-73.97317,40.76455],[-73.9495,40.7969]]]}),
    dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[-73.94622,40.79249]]]})
]
| summarize polygons_arr = make_list(polygons)
| project invalid_union = isnull(geo_union_polygons_array(polygons_arr))

Sortie

invalid_union
True