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geo_distance_point_to_line()

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Si applica a: ✅Microsoft Fabric✅Azure Esplora dati✅ Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

Calcola la distanza più breve in metri tra una coordinata e una linea o multilinea sulla Terra.

Sintassi

geo_distance_point_to_line(longitudine,latitudine,lineString)

Altre informazioni sulle convenzioni di sintassi.

Parametri

Nome Digita Obbligatorio Descrizione
longitude real ✔️ Valore della longitudine della coordinata geospaziale in gradi. Un valore valido è compreso nell'intervallo [-180, +180].
latitude real ✔️ Valore della latitudine della coordinata geospaziale in gradi. Un valore valido è compreso nell'intervallo [-90, +90].
lineString dynamic ✔️ Riga o multilinea nel formato GeoJSON.

Valori restituiti

La distanza più breve, in metri, tra una coordinata e una linea o multilinea sulla Terra. Se la coordinata o lineString non è valida, la query produce un risultato Null.

Nota

  • Le coordinate geospaziali vengono interpretate come rappresentate dal sistema di riferimento di coordinate WGS-84 .
  • Il datum geodetico usato per misurare la distanza sulla Terra è una sfera. I bordi delle linee sono geodesici sulla sfera.
  • Se i bordi della linea di input sono linee cartesiane dritte, è consigliabile usare geo_line_densify() per convertire i bordi planari in geodesici.

Definizione e vincoli LineString

dynamic({"type": "LineString","coordinates": [[lng_1,lat_1], [lng_2,lat_2],..., [lng_N,lat_N]]})

dynamic({"type": "MultiLineString","coordinates": [[line_1, line_2, ..., line_N]]})

  • La matrice di coordinate LineString deve contenere almeno due voci.
  • Le coordinate [longitudine, latitudine] devono essere valide dove la longitudine è un numero reale nell'intervallo [-180, +180] e latitudine è un numero reale nell'intervallo [-90, +90].
  • La lunghezza del bordo deve essere inferiore a 180 gradi. Viene scelto il bordo più corto tra i due vertici.

Suggerimento

  • L'uso di valori letterali LineString o MultiLineString può comportare prestazioni migliori.
  • Se vuoi conoscere la distanza più breve tra uno o più punti a molte linee, prendi in considerazione la riduzione di queste linee in un'unica linea multilinea. Vedere l'esempio seguente.

Esempi

Distanza più breve dall'aeroporto

L'esempio seguente trova la distanza più breve tra l'aeroporto di North Las Vegas e una strada vicina.

Screenshot di una mappa che mostra la distanza tra l'aeroporto di North Las Vegas e una strada specifica. 

print distance_in_meters = geo_distance_point_to_line(-115.199625, 36.210419, dynamic({ "type":"LineString","coordinates":[[-115.115385,36.229195],[-115.136995,36.200366],[-115.140252,36.192470],[-115.143558,36.188523],[-115.144076,36.181954],[-115.154662,36.174483],[-115.166431,36.176388],[-115.183289,36.175007],[-115.192612,36.176736],[-115.202485,36.173439],[-115.225355,36.174365]]}))

Output

distance_in_meters
3797.88887253334

Eventi di tempesta attraverso la costa sud

L'esempio seguente trova gli eventi di tempesta lungo la costa sud degli Stati Uniti filtrati in base a una distanza massima di 5 km dalla linea di costa definita.

let southCoast = dynamic({"type":"LineString","coordinates":[[-97.18505859374999,25.997549919572112],[-97.58056640625,26.96124577052697],[-97.119140625,27.955591004642553],[-94.04296874999999,29.726222319395504],[-92.98828125,29.82158272057499],[-89.18701171875,29.11377539511439],[-89.384765625,30.315987718557867],[-87.5830078125,30.221101852485987],[-86.484375,30.4297295750316],[-85.1220703125,29.6880527498568],[-84.00146484374999,30.14512718337613],[-82.6611328125,28.806173508854776],[-82.81494140625,28.033197847676377],[-82.177734375,26.52956523826758],[-80.9912109375,25.20494115356912]]});
StormEvents
| project BeginLon, BeginLat, EventType
| where geo_distance_point_to_line(BeginLon, BeginLat, southCoast) < 5000
| render scatterchart with (kind=map)

Output

Screenshot degli eventi di tempesta sottoposti a rendering lungo la costa meridionale degli Stati Uniti.

Pick-up dei taxi di New York

L'esempio seguente trova i pickup dei taxi di New York filtrati in base a una distanza massima di 0,1 metri dalla multilinea definita.

let MadisonAve = dynamic({"type":"MultiLineString","coordinates":[[[-73.9879823,40.7408625],[-73.9876492,40.7413345],[-73.9874982,40.7415046],[-73.9870343,40.7421446],[-73.9865812,40.7427655],[-73.9861292,40.7433756],[-73.9856813,40.7439956],[-73.9854932,40.7442606],[-73.9852232,40.7446216],[-73.9847903,40.7452305],[-73.9846232,40.7454536],[-73.9844803,40.7456606],[-73.9843413,40.7458585],[-73.9839533,40.7463955],[-73.9839002,40.7464696],[-73.9837683,40.7466566],[-73.9834342,40.7471015],[-73.9833833,40.7471746],[-73.9829712,40.7477686],[-73.9824752,40.7484255],[-73.9820262,40.7490436],[-73.9815623,40.7496566],[-73.9811212,40.7502796],[-73.9809762,40.7504976],[-73.9806982,40.7509255],[-73.9802752,40.7515216],[-73.9798033,40.7521795],[-73.9795863,40.7524656],[-73.9793082,40.7528316],[-73.9787872,40.7534725],[-73.9783433,40.7540976],[-73.9778912,40.7547256],[-73.9774213,40.7553365],[-73.9769402,40.7559816],[-73.9764622,40.7565766],[-73.9760073,40.7572036],[-73.9755592,40.7578366],[-73.9751013,40.7584665],[-73.9746532,40.7590866],[-73.9741902,40.7597326],[-73.9737632,40.7603566],[-73.9733032,40.7609866],[-73.9728472,40.7616205],[-73.9723422,40.7622826],[-73.9718672,40.7629556],[-73.9714042,40.7635726],[-73.9709362,40.7642185],[-73.9705282,40.7647636],[-73.9704903,40.7648196],[-73.9703342,40.7650355],[-73.9701562,40.7652826],[-73.9700322,40.7654535],[-73.9695742,40.7660886],[-73.9691232,40.7667166],[-73.9686672,40.7673375],[-73.9682142,40.7679605],[-73.9677482,40.7685786],[-73.9672883,40.7692076],[-73.9668412,40.7698296],[-73.9663882,40.7704605],[-73.9659222,40.7710936],[-73.9654262,40.7717756],[-73.9649292,40.7724595],[-73.9644662,40.7730955],[-73.9640012,40.7737285],[-73.9635382,40.7743615],[-73.9630692,40.7749936],[-73.9626122,40.7756275],[-73.9621172,40.7763106],[-73.9616111,40.7769896],[-73.9611552,40.7776245],[-73.9606891,40.7782625],[-73.9602212,40.7788866],[-73.9597532,40.7795236],[-73.9595842,40.7797445],[-73.9592942,40.7801635],[-73.9591122,40.7804105],[-73.9587982,40.7808305],[-73.9582992,40.7815116],[-73.9578452,40.7821455],[-73.9573802,40.7827706],[-73.9569262,40.7833965],[-73.9564802,40.7840315],[-73.9560102,40.7846486],[-73.9555601,40.7852755],[-73.9551221,40.7859005],[-73.9546752,40.7865426],[-73.9542571,40.7871505],[-73.9541771,40.7872335],[-73.9540892,40.7873366],[-73.9536971,40.7879115],[-73.9532792,40.7884706],[-73.9532142,40.7885205],[-73.9531522,40.7885826],[-73.9527382,40.7891785],[-73.9523081,40.7897545],[-73.9518332,40.7904115],[-73.9513721,40.7910435],[-73.9509082,40.7916695],[-73.9504602,40.7922995],[-73.9499882,40.7929195],[-73.9495051,40.7936045],[-73.9490071,40.7942835],[-73.9485542,40.7949065],[-73.9480832,40.7955345],[-73.9476372,40.7961425],[-73.9471772,40.7967915],[-73.9466841,40.7974475],[-73.9453432,40.7992905],[-73.9448332,40.7999835],[-73.9443442,40.8006565],[-73.9438862,40.8012945],[-73.9434262,40.8019196],[-73.9431412,40.8023325],[-73.9429842,40.8025585],[-73.9425691,40.8031855],[-73.9424401,40.8033609],[-73.9422987,40.8035533],[-73.9422013,40.8036857],[-73.9421022,40.8038205],[-73.9420024,40.8039552],[-73.9416372,40.8044485],[-73.9411562,40.8050725],[-73.9406471,40.8057176],[-73.9401481,40.8064135],[-73.9397022,40.8070255],[-73.9394081,40.8074155],[-73.9392351,40.8076495],[-73.9387842,40.8082715],[-73.9384681,40.8087086],[-73.9383211,40.8089025],[-73.9378792,40.8095215],[-73.9374011,40.8101795],[-73.936405,40.8115707],[-73.9362328,40.8118098]],[[-73.9362328,40.8118098],[-73.9362432,40.8118567],[-73.9361239,40.8120222],[-73.9360302,40.8120805]],[[-73.9362328,40.8118098],[-73.9361571,40.8118294],[-73.9360443,40.8119993],[-73.9360302,40.8120805]],[[-73.9360302,40.8120805],[-73.9359423,40.8121378],[-73.9358551,40.8122385],[-73.9352181,40.8130815],[-73.9348702,40.8135515],[-73.9347541,40.8137145],[-73.9346332,40.8138615],[-73.9345542,40.8139595],[-73.9344981,40.8139945],[-73.9344571,40.8140165],[-73.9343962,40.8140445],[-73.9343642,40.8140585],[-73.9343081,40.8140725],[-73.9341971,40.8140895],[-73.9341041,40.8141005],[-73.9340022,40.8140965],[-73.9338442,40.8141005],[-73.9333712,40.8140895],[-73.9325541,40.8140755],[-73.9324561,40.8140705],[-73.9324022,40.8140695]],[[-73.9360302,40.8120805],[-73.93605,40.8121667],[-73.9359632,40.8122805],[-73.9353631,40.8130795],[-73.9351482,40.8133625],[-73.9350072,40.8135415],[-73.9347441,40.8139168],[-73.9346611,40.8140125],[-73.9346101,40.8140515],[-73.9345401,40.8140965],[-73.9344381,40.8141385],[-73.9343451,40.8141555],[-73.9342991,40.8141675],[-73.9341552,40.8141985],[-73.9338601,40.8141885],[-73.9333991,40.8141815],[-73.9323981,40.8141665]]]});
nyc_taxi
| project pickup_longitude, pickup_latitude
| where geo_distance_point_to_line(pickup_longitude, pickup_latitude, MadisonAve) <= 0.1
| take 100
| render scatterchart with (kind=map)

Output

Screenshot del rendering dei prelievi dei taxi di New York su Madison Ave.

Nell'esempio seguente vengono piegate molte righe in una multilinea ed esegue query su questa multilinea. La query trova tutti i prelievi di taxi che si sono verificati a 10 km da tutte le strade di Manhattan.

let ManhattanRoads =
    datatable(features:dynamic)
    [
        dynamic({"type":"Feature","properties":{"Label":"145thStreetBrg"},"geometry":{"type":"MultiLineString","coordinates":[[[-73.9322259,40.8194635],[-73.9323259,40.8194743],[-73.9323973,40.8194779]]]}}),
        dynamic({"type":"Feature","properties":{"Label":"W120thSt"},"geometry":{"type":"MultiLineString","coordinates":[[[-73.9619541,40.8104844],[-73.9621542,40.8105725],[-73.9630542,40.8109455],[-73.9635902,40.8111714],[-73.9639492,40.8113174],[-73.9640502,40.8113705]]]}}),
        dynamic({"type":"Feature","properties":{"Label":"1stAve"},"geometry":{"type":"MultiLineString","coordinates":[[[-73.9704124,40.748033],[-73.9702043,40.7480906],[-73.9696892,40.7487346],[-73.9695012,40.7491976],[-73.9694522,40.7493196]],[[-73.9699932,40.7488636],[-73.9694522,40.7493196]],[[-73.9694522,40.7493196],[-73.9693113,40.7494946],[-73.9688832,40.7501056],[-73.9686562,40.7504196],[-73.9684231,40.7507476],[-73.9679832,40.7513586],[-73.9678702,40.7514986]],[[-73.9676833,40.7520426],[-73.9675462,40.7522286],[-73.9673532,40.7524976],[-73.9672892,40.7525906],[-73.9672122,40.7526806]]]}})
        // ... more roads ...
    ];
let allRoads=toscalar(
    ManhattanRoads
    | project road_coordinates=features.geometry.coordinates
    | summarize make_list(road_coordinates)
    | project multiline = bag_pack("type","MultiLineString", "coordinates", list_road_coordinates));
nyc_taxi
| project pickup_longitude, pickup_latitude
| where pickup_longitude != 0 and pickup_latitude != 0
| where geo_distance_point_to_line(pickup_longitude, pickup_latitude, parse_json(allRoads)) > 10000
| take 10
| render scatterchart with (kind=map)

Output

Screenshot di un esempio di rendering della mappa di query di linee piegate in più righe. L'esempio è costituito da tutti i prelievi di taxi a 10 km da tutte le strade di Manhattan.

LineString non valido

Nell'esempio seguente viene restituito un risultato Null a causa dell'input LineString non valido.

print distance_in_meters = geo_distance_point_to_line(1,1, dynamic({ "type":"LineString"}))

Output

distance_in_meters

Coordinata non valida

Nell'esempio seguente viene restituito un risultato Null a causa dell'input di coordinate non valido.

print distance_in_meters = geo_distance_point_to_line(300, 3, dynamic({ "type":"LineString","coordinates":[[1,1],[2,2]]}))

Output

distance_in_meters