Geoprostorové vizualizace

Geoprostorová data je možné vizualizovat pomocí operátoru vykreslování v Kusto Desktop Exploreru nebo webovém uživatelském rozhraní Azure Data Explorer. Pokud si chcete stáhnout Kusto Desktop Explorer, přečtěte si téma Instalace a uživatelské rozhraní Kusto.Exploreru.

Další informace o možnostech vizualizace najdete v tématu Vizualizace dat pomocí Azure Data Explorer. Další informace o geoprostorových clusteringech najdete v tématu Geoprostorové clustering.

Vizualizace bodů na mapě

Body můžete vizualizovat pomocí sloupců [Zeměpisná délka, Zeměpisná šířka] nebo sloupce GeoJSON. Použití sloupce řady je volitelné. Dvojice [Zeměpisná délka, Zeměpisná šířka] definuje každý bod v tomto pořadí.

Příklad: Vizualizace bodů na mapě

Následující příklad najde události storm a vizualizuje 100 na mapě.

Spuštění dotazu

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

Příklad: Vizualizace více řad bodů na mapě

Následující příklad vizualizuje několik řad bodů, kde dvojice [Zeměpisná délka, Zeměpisná šířka] definuje každý bod a třetí sloupec definuje řadu. V tomto příkladu je EventTypetato řada .

Spuštění dotazu

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

Příklad: Vizualizace řady bodů v datech s více sloupci

Následující příklad vizualizuje řadu bodů na mapě. Pokud máte ve výsledku více sloupců, musíte určit sloupce, které se mají použít pro xsloupce (Zeměpisná délka), ykolumn (Zeměpisná šířka) a řady.

Spuštění dotazu

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

Příklad: Vizualizace bodů na mapě definovaných dynamickými hodnotami GeoJSON

Následující příklad vizualizuje body na mapě pomocí dynamických hodnot GeoJSON k definování bodů.

Spuštění dotazu

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)

Vizualizace výsečů nebo bublin na mapě

Výseče nebo bubliny můžete vizualizovat pomocí sloupců [Zeměpisná délka, Zeměpisná šířka] nebo sloupce GeoJSON. Tyto vizualizace lze vytvořit pomocí barevných nebo číselných os.

Příklad: Vizualizace výsečových grafů podle umístění

Následující příklad ukazuje události storm agregované podle buňky S2. Graf agreguje události ve výsečových grafech podle umístění.

Spuštění dotazu

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

Příklad: Vizualizace bublin pomocí barevné osy

Následující příklad ukazuje události storm agregované podle buňky S2. Graf agreguje události v bublinách podle umístění. Vzhledem k tomu, že barevná osa ("count") je pro všechny události stejná, render operátor generuje bubliny.

Spuštění dotazu

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

Související obsah

• Geoprostorový clustering
• Operátor vykreslení
• Analýza dat pro testovací flotily automobilů (případ použití geoprostorového clusteringu)
• Informace o architektuře Azure pro geoprostorové zpracování a analýzu dat