geo_distance_point_to_line()

아티클
11/23/2024

적용 대상: ✅Microsoft Fabric ✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor ✅Microsoft Sentinel

지구의 좌표와 선 또는 여러 줄 사이의 가장 짧은 거리를 미터 단위로 계산합니다.

구문

geo_distance_point_to_line(경도,위도,lineString)

구문 규칙에 대해 자세히 알아봅니다.

매개 변수

이름	Type	필수	설명
경도	`real`	✔️	지리 공간 좌표 경도 값(도)입니다. 유효한 값은 [-180, +180] 범위에 있습니다.
latitude	`real`	✔️	지리 공간적 좌표 위도 값(도)입니다. 유효한 값은 [-90, +90] 범위에 있습니다.
lineString	`dynamic`	✔️	GeoJSON 형식의 줄 또는 여러 줄입니다.

반품

지구상에서 좌표와 선 또는 다중선 사이의 가장 짧은 거리(미터)입니다. 좌표 또는 lineString이 잘못된 경우 쿼리는 null 결과를 생성합니다.

참고 항목

지리 공간적 좌표는 WGS-84 좌표 참조 시스템에서 나타내는 것으로 해석됩니다.
지구 거리를 측정하는 데 사용되는 측지 데이텀은 구입니다. 선 가장자리는 구의 측지식 입니다.
입력 선 가장자리가 직선 카티전 선인 경우 평면 가장자리를 측지로 변환하기 위해 geo_line_densify()를 사용하는 것이 좋습니다.

LineString 정의 및 제약 조건

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]]})

LineString 좌표 배열에는 두 개 이상의 항목이 포함되어야 합니다.
좌표 [경도, 위도]는 경도가 [-180, +180] 범위의 실수이고 위도는 [-90, +90] 범위의 실수인 경우 유효해야 합니다.
가장자리 길이는 180도 미만이어야 합니다. 두 꼭짓점 사이의 가장 짧은 가장자리가 선택됩니다.

팁

리터럴 LineString 또는 MultiLineString을 사용하면 성능이 향상될 수 있습니다.
하나 이상의 점과 여러 줄 사이의 가장 짧은 거리를 알고 싶다면 이러한 선을 여러 줄로 접는 것이 좋습니다. 다음 예제를 참조하세요.

예제

공항까지의 가장 짧은 거리

다음 예제에서는 노스 라스베이거스 공항과 인근 도로 사이의 가장 짧은 거리를 찾습니다.

노스 라스베이거스 공항과 특정 도로 사이의 거리를 보여 주는 지도의 스크린샷.

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]]}))

출력

distance_in_meters
3797.88887253334

남부 해안을 가로지르는 폭풍 이벤트

다음 예제에서는 정의된 해안 선에서 최대 5km 거리로 필터링된 미국 남부 해안을 따라 폭풍 이벤트를 찾습니다.

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)

출력

미국 남부 해안을 따라 렌더링된 폭풍 이벤트의 스크린샷.

뉴욕 택시 픽업

다음 예제에서는 정의된 여러 줄에서 최대 거리 0.1m로 필터링된 뉴욕 택시 픽업을 찾습니다.

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)

출력

매디슨 애비뉴에서 렌더링된 NYC 택시 픽업의 스크린샷.

다음 예제에서는 여러 줄을 여러 줄로 접고 이 여러 줄을 쿼리합니다. 쿼리는 맨해튼의 모든 도로에서 10km 떨어진 곳에서 일어난 모든 택시 픽업을 찾습니다.

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)

출력

여러 줄로 접힌 선의 쿼리 맵 렌더링 예제 스크린샷 예를 들어 모든 맨해튼 도로에서 10km 떨어진 모든 택시 픽업이 있습니다.

LineString이 잘못되었습니다.

다음 예제에서는 잘못된 LineString 입력으로 인해 null 결과를 반환합니다.

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

출력

distance_in_meters

잘못된 좌표

다음 예제에서는 잘못된 좌표 입력으로 인해 null 결과를 반환합니다.

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

출력

distance_in_meters