Fabric Maps-lag

Fabric Maps visualiserer romlig data gjennom lag, der hvert lag representerer et distinkt datasett, spørringsresultat eller bildekilde gjengitt på et kart. Lag er de viktigste byggesteinene i et kart og lar deg kombinere sanntidshendelser, historiske romlige data og bilder i ett enkelt, interaktivt geografisk syn. Hvert lag er uavhengig konfigurert, stilisert og kontrollert, slik at du kan fremheve ulike romlige aspekter av dataene dine – som lokasjon, bevegelse, grenser eller tetthet – innenfor samme kart.

Hva er et lag?

Et lag representerer ett logisk sett med romlig informasjon vist på et kart. Lagene kan visualisere:

• Vektordata hentet fra spørringer eller filer (punkter, linjer og polygoner)
• Bildedata som gir rasterkontekst under vektorlagene

Lagene gjengis sammen på et enkelt kartlerret og kan omorganiseres, vises eller skjules, og styles uavhengig.

Bemerkning

Et Fabric-kart kan inneholde flere lag av ulike typer, slik at du kan kombinere sanntids- og historiske data med geografisk kontekst i én visning.

Typer lag i Fabric Maps

Fabric Maps støtter to hovedkategorier av lag:

Vektordatalag

Vektorlag visualiserer diskrete romlige trekk og brukes vanligvis til å representere enheter, ruter eller geografiske områder. Avhengig av den underliggende geometrien kan vektorlag vise:

Punkter, som eiendelslokasjoner eller innkommende hendelser Linjer, som stier, ruter eller trajektorier Polygoner, som tjenesteområder, grenser eller soner

Vektorlag kan hentes fra:

• Eventhouses, som bruker Kusto Query Language (KQL) for sanntids- eller nesten sanntidsdata
• Innsjøhus, ved bruk av lagrede romlige filer for historiske eller referansedata

Vektorlag støtter styling, filtrering, merking og interaksjon for å fremheve mønstre og relasjoner i dataene dine.

Bildelag

Bildelag gir rasterkontekst for kartet ditt og gjengis under vektorlag. Disse lagene hjelper brukerne med å tolke romlige mønstre ved å vise det fysiske eller tematiske miljøet der hendelser finner sted.

Fabric Maps støtter bildelag fra følgende kilder:

• Innebygde basemaps drevet av Azure Maps, inkludert satellitt- og hybridkartstilene, som gir global bildedekning.
• Egendefinerte bilder lagret i OneLake, som Cloud Optimized GeoTIFF (COG)-filer.
• Eksterne billedkilder, som WMS og WMTS-tjenester.

Bildslag kan omorganiseres, slås av og på og blandes med vektorlag ved hjelp av opasitetskontroller.

Tips

Bruk bildelag for å gi geografisk kontekst—som terreng, satellittbilder eller tematiske rasterdata—samtidig som du holder analytisk fokus på vektorlag som representerer dine operasjonelle data.

Hvordan lagene fungerer sammen

Lagene gjengis i en definert rekkefølge, slik at du kan stable bilder og vektordata for å lage meningsfulle romlige visualiseringer. Vanlige mønstre inkluderer:

• Å bruke bildelag som bakgrunn for sanntids hendelsesdata
• Å legge historiske referansegrenser over direktesendte strømmer
• Kombinasjon av flere vektorlag for å sammenligne ulike datasett i samme geografiske rom

Fordi hvert lag er uavhengig konfigurert, kan du oppdatere, filtrere eller style ett lag uten å påvirke andre.

Tips

Å duplisere et lag er en rask måte å lage alternative visninger av de samme dataene med ulik styling eller filtre.

Begrensning: Når du dupliserer et lag som inneholder punktdata, deles klyngeinnstillingen mellom det opprinnelige laget og det dupliserte laget. Hvis klynging er aktivert eller deaktivert i ett lag, overføres endringen automatisk til det andre.

Lag i sanntidsintelligensløsninger

I Real-Time Intelligence-scenarier gjør lagene det mulig for Fabric Maps å fungere som et visuelt endepunkt for strømming av analysearbeidsflyter. Sanntidslag kan oppdateres etter hvert som nye data ankommer, mens statiske lag gir geografisk kontekst og referanseinformasjon.

Denne lagdelte tilnærmingen gjør det mulig å overvåke sanntidshendelser, analysere romlige mønstre og korrelere sanntidsaktivitet med kjente steder eller regioner.

Neste trinn

Lag lag ved bruk av WMS- og WMTS-bildekilder

Datafiltrering