geo_polygon_to_s2cells()
Dünya'da çokgen veya çok köşeli bir alanı kapsayan S2 hücre belirteçlerini hesaplar. Bu işlev yararlı bir jeo-uzamsal birleştirme aracıdır.
Syntax
geo_polygon_to_s2cells(çokgen [,düzey[,yarıçap]])
Söz dizimi kuralları hakkında daha fazla bilgi edinin.
Parametreler
| Ad | Tür | Gerekli | Açıklama |
|---|---|---|---|
| Çokgen | dynamic |
✔️ | GeoJSON biçiminde çokgen veya çok köşeligen. |
| Düzey | int |
İstenen hücre düzeyini tanımlar. Desteklenen değerler [0, 30] aralığındadır. Belirtilmemişse, varsayılan değer 11 kullanılır. |
|
| Radıus | real |
Metre olarak arabellek yarıçapı. Belirtilmemişse, varsayılan değer 0 kullanılır. |
Döndürülenler
Çokgen veya çok köşeli bir öğeyi kapsayan S2 hücre belirteci dizeleri dizisi. Yarıçap pozitif bir değere ayarlanırsa, giriş geometrisinin yarıçapı içindeki tüm noktaların giriş şekline ek olarak kaplama da olacaktır. Çokgen, düzey, yarıçap geçersizse veya hücre sayısı sınırı aşarsa, sorgu null sonuç üretir.
Not
- Çokgenin S2 hücre belirteçleriyle kaplanması, koordinatları bu koordinatları içerebilecek çokgenlerle eşleştirmede ve çokgenleri çokgenlerle eşleştirmede yararlı olabilir.
- Çokgen kapsayan belirteçler aynı S2 hücre düzeyindedir.
- Çokgen başına en fazla belirteç sayısı 65536'dır.
- Dünya'da ölçümler için kullanılan jeodetik datum bir küredir. Çokgen kenarlar küre üzerindeki Jeodeziklerdir .
- Giriş çokgen kenarları düz kartezyen çizgilerse, planlı kenarları jeodeziklere dönüştürmek için geo_polygon_densify() kullanmayı göz önünde bulundurun.
S2 hücre belirteçleriyle çokgenleri kapsama motivasyonu
Bu işlev olmadan, koordinatları bu koordinatları içeren çokgenlere sınıflandırmak için şu yaklaşımı uygulayabiliriz.
let Polygons =
datatable(description:string, polygon:dynamic)
[
"New York", dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[-73.85009765625,40.85744791303121],[-74.16046142578125,40.84290487729676],[-74.190673828125,40.59935608796518],[-73.83087158203125,40.61812224225511],[-73.85009765625,40.85744791303121]]]}),
"Seattle", dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[-122.200927734375,47.68573021131587],[-122.4591064453125,47.68573021131587],[-122.4755859375,47.468949677672484],[-122.17620849609374,47.47266286861342],[-122.200927734375,47.68573021131587]]]}),
"Las Vegas", dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[-114.9,36.36],[-115.4498291015625,36.33282808737917],[-115.4498291015625,35.84453450421662],[-114.949951171875,35.902399875143615],[-114.9,36.36]]]}),
];
let Coordinates =
datatable(longitude:real, latitude:real)
[
real(-73.95), real(40.75), // New York
real(-122.3), real(47.6), // Seattle
real(-115.18), real(36.16) // Las Vegas
];
Polygons | extend dummy=1
| join kind=inner (Coordinates | extend dummy=1) on dummy
| where geo_point_in_polygon(longitude, latitude, polygon)
| project longitude, latitude, description
Çıkış
| Boylam | latitude | açıklama |
|---|---|---|
| -73.95 | 40.75 | New York şehri |
| -122.3 | 47.6 | Seattle |
| -115.18 | 36.16 | Las Vegas |
Bu yöntem bazı durumlarda çalışsa da verimsizdir. Bu yöntem çapraz birleştirme yapar, yani her çokgeni her noktayla eşleştirmeye çalışır. Bu işlem büyük miktarda bellek ve işlem kaynağı tüketir. Bunun yerine, her çokgeni kapsama başarı olasılığı yüksek olan bir noktayla eşleştirmek ve diğer noktaları filtrelemek istiyoruz.
Bu eşleşme aşağıdaki işlemle elde edilebilir:
- Çokgenleri k düzeyindeki S2 hücrelerine dönüştürme,
- Noktaları aynı S2 hücre düzeyine dönüştürme k,
- S2 hücrelerinde birleştirme,
- geo_point_in_polygon() göre filtreleme. Bazı hatalı pozitif sonuçların olması durumunda bu aşama atlanabilir. Maksimum hata, çokgen sınırının ötesinde k düzeyindeki s2 hücrelerin alanı olacaktır.
S2 hücre düzeyini seçme
- İdeal olarak her çokgeni, iki çokgenin aynı hücreyi paylaşmaması için bir veya yalnızca birkaç benzersiz hücreyle kaplamak isteyebiliriz.
- Çokgenler birbirine yakınsa, hücre kenarı ortalama çokgenin kenarından daha küçük (4, 8, 12 kat daha küçük) olacak şekilde S2 hücre düzeyini seçin.
- Çokgenler birbirinden uzaksa, S2 hücre düzeyini seçerek hücre kenarının ortalama çokgenin kenarına benzer veya daha büyük olmasını sağlayın.
- Uygulamada, 10.000'den fazla hücre içeren bir çokgenin kapsaması iyi bir performans sağlamayabilir.
- Örnek kullanım örnekleri:
- S2 hücre düzeyi 5, ülkeleri/bölgeleri kapsamak için iyi olabilir.
- S2 hücre düzeyi 16 yoğun ve nispeten küçük Manhattan (New York) mahallelerini kapsayabiliyor.
- S2 hücre düzeyi 11, Avustralya'nın banliyölerini kapsayan için kullanılabilir.
- Farklı S2 hücre düzeyi değerleri nedeniyle sorgu çalışma süresi ve bellek tüketimi büyük ölçüde farklılık gösterebilir.
Uyarı
Geniş alanlı çokgeni küçük alanlı hücrelerle kaplamak, çok büyük miktarda kapsayan hücreye yol açabilir. Sonuç olarak sorgu null döndürebilir.
Not
Performans geliştirme önerileri:
- Mümkünse, jeo-uzamsal kümeleme kullanarak veya verilerin veya iş gereksinimlerinin doğası gereği gereksiz koordinatları filtreleyerek birbirine çok yakın koordinatları gruplandırarak birleştirmeden önce koordinatlar tablo boyutunu azaltın.
- Mümkünse, verilerin doğası veya iş gereksinimleri nedeniyle çokgen sayısını azaltın. Birleştirmeden önce gereksiz çokgenleri filtreleyin, ilgi alanına göre kapsam belirleyin veya çokgenleri birleştirin.
- Çok büyük çokgenler söz konusu olduğunda , geo_polygon_simplify() kullanarak boyutlarını küçültün.
- S2 hücre düzeyinin değiştirilmesi performansı ve bellek tüketimini artırabilir.
- Birleştirme türünü ve ipucunu değiştirmek performansı ve bellek tüketimini artırabilir.
- Pozitif bir yarıçap ayarlanırsa, geo_polygon_buffer() kullanarak arabelleğe alınan şekilde radius 0'a geri dönerek performansı iyileştirmeyi deneyebilirsiniz.
Örnekler
Aşağıdaki örnek koordinatları çokgenler halinde sınıflandırır.
let Polygons =
datatable(description:string, polygon:dynamic)
[
'Greenwich Village', dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[-73.991460000000131,40.731738000000206],[-73.992854491775518,40.730082566051351],[-73.996772,40.725432000000154],[-73.997634685522883,40.725786309886963],[-74.002855946639244,40.728346630056791],[-74.001413,40.731065000000207],[-73.996796995070824,40.73736378205173],[-73.991724524037934,40.735245208931886],[-73.990703782359589,40.734781896080477],[-73.991460000000131,40.731738000000206]]]}),
'Upper West Side', dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[-73.958357552055688,40.800369095633819],[-73.98143901556422,40.768762584141953],[-73.981548752788598,40.7685590292784],[-73.981565335901905,40.768307084720796],[-73.981754418060945,40.768399727738668],[-73.982038573548124,40.768387823012056],[-73.982268248204349,40.768298621883247],[-73.982384797518051,40.768097213086911],[-73.982320919746599,40.767894461792181],[-73.982155532845766,40.767756204474757],[-73.98238873834039,40.767411004834273],[-73.993650353659021,40.772145571634361],[-73.99415893763998,40.772493009137818],[-73.993831082030937,40.772931787850908],[-73.993891252437052,40.772955194876722],[-73.993962585514595,40.772944653908901],[-73.99401262480508,40.772882846631894],[-73.994122058082397,40.77292405902601],[-73.994136652588594,40.772901870174394],[-73.994301342391154,40.772970028663913],[-73.994281535134448,40.77299380206933],[-73.994376552751078,40.77303955110149],[-73.994294029824005,40.773156243992048],[-73.995023275860802,40.773481196576356],[-73.99508939189289,40.773388475039134],[-73.995013963716758,40.773358035426909],[-73.995050284699261,40.773297153189958],[-73.996240651898916,40.773789791397689],[-73.996195837470992,40.773852356184044],[-73.996098807369748,40.773951805299085],[-73.996179459973888,40.773986954351571],[-73.996095245226442,40.774086186437756],[-73.995572265161172,40.773870731394297],[-73.994017424135961,40.77321375261053],[-73.993935876811335,40.773179512586211],[-73.993861942928888,40.773269531698837],[-73.993822393527211,40.773381758622882],[-73.993767019318497,40.773483981224835],[-73.993698463744295,40.773562141052594],[-73.993358326468751,40.773926888327956],[-73.992622663865575,40.774974056037109],[-73.992577842766124,40.774956016359418],[-73.992527743951555,40.775002110439829],[-73.992469745815342,40.775024159551755],[-73.992403837191887,40.775018140390664],[-73.99226708903538,40.775116033858794],[-73.99217809026365,40.775279293897171],[-73.992059084937338,40.775497598192516],[-73.992125372394938,40.775509075053385],[-73.992226867797001,40.775482211026116],[-73.992329346608813,40.775468900958522],[-73.992361756801131,40.775501899766638],[-73.992386042960277,40.775557180424634],[-73.992087684712729,40.775983970821372],[-73.990927174149746,40.777566878763238],[-73.99039616003671,40.777585065679204],[-73.989461267506471,40.778875124584417],[-73.989175778438053,40.779287524015778],[-73.988868617400072,40.779692922911607],[-73.988871874499793,40.779713738253008],[-73.989219022880576,40.779697895209402],[-73.98927785904425,40.779723439271038],[-73.989409054180143,40.779737706471963],[-73.989498614927044,40.779725044389757],[-73.989596493388234,40.779698146683387],[-73.989679812902509,40.779677568658038],[-73.989752702937935,40.779671244211556],[-73.989842247806507,40.779680752670664],[-73.990040102120489,40.779707677698219],[-73.990137977524839,40.779699769704784],[-73.99033584033225,40.779661794394983],[-73.990430598697046,40.779664973055503],[-73.990622199396725,40.779676064914298],[-73.990745069505479,40.779671328184051],[-73.990872114282197,40.779646007643876],[-73.990961672224358,40.779639683751753],[-73.991057472829539,40.779652352625774],[-73.991157429497036,40.779669775606465],[-73.991242817404469,40.779671367084504],[-73.991255318289745,40.779650782516491],[-73.991294887120119,40.779630209208889],[-73.991321967649895,40.779631796041372],[-73.991359455569423,40.779585883337383],[-73.991551059227476,40.779574821437407],[-73.99141982585985,40.779755280287233],[-73.988886144117032,40.779878898532999],[-73.988939656706265,40.779956178440393],[-73.988926103530844,40.780059292013632],[-73.988911680264692,40.780096037146606],[-73.988919261468567,40.780226094343945],[-73.988381050202634,40.780981074045783],[-73.988232413846987,40.781233144215555],[-73.988210420831663,40.781225482542055],[-73.988140000000143,40.781409000000224],[-73.988041288067166,40.781585961353777],[-73.98810029382463,40.781602878305286],[-73.988076449145055,40.781650935001608],[-73.988018059972219,40.781634188810422],[-73.987960792842145,40.781770987031535],[-73.985465811970457,40.785360700575431],[-73.986172704965611,40.786068452258647],[-73.986455862401996,40.785919219081421],[-73.987072345615601,40.785189638820121],[-73.98711901394276,40.785210319004058],[-73.986497781023601,40.785951202887254],[-73.986164628806279,40.786121882448327],[-73.986128422486075,40.786239001331111],[-73.986071135219746,40.786240706026611],[-73.986027274789123,40.786228964236727],[-73.986097637849426,40.78605822569795],[-73.985429321269592,40.785413942184597],[-73.985081137732209,40.785921935110366],[-73.985198833254501,40.785966552197777],[-73.985170502389906,40.78601333415817],[-73.985216218673656,40.786030501816427],[-73.98525509797993,40.785976205511588],[-73.98524273937646,40.785972572653328],[-73.98524962933017,40.785963139855845],[-73.985281779186749,40.785978620950075],[-73.985240032884533,40.786035858136792],[-73.985683885242182,40.786222123919686],[-73.985717529004575,40.786175994668795],[-73.985765660297687,40.786196274858618],[-73.985682871922691,40.786309786213067],[-73.985636270930442,40.786290150649279],[-73.985670722564691,40.786242911993817],[-73.98520511880038,40.786047669212785],[-73.985211035607492,40.786039554883686],[-73.985162639946992,40.786020999769754],[-73.985131636312062,40.786060297019972],[-73.985016964065125,40.78601423719563],[-73.984655078830457,40.786534741807841],[-73.985743787901043,40.786570082854738],[-73.98589227228328,40.786426529019593],[-73.985942854994988,40.786452847880334],[-73.985949561556794,40.78648711396653],[-73.985812373526713,40.786616865357047],[-73.985135209703174,40.78658761889551],[-73.984619428584324,40.786586016349787],[-73.981952458164173,40.790393724337193],[-73.972823037363767,40.803428052816756],[-73.971036786332192,40.805918478839672],[-73.966701,40.804169000000186],[-73.959647,40.801156000000113],[-73.958508540159471,40.800682279767472],[-73.95853274080838,40.800491362464697],[-73.958357552055688,40.800369095633819]]]}),
'Upper East Side', dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[-73.943592454622546,40.782747908206574],[-73.943648235390199,40.782656161333449],[-73.943870759887162,40.781273026571704],[-73.94345932494096,40.780048275653243],[-73.943213862652243,40.779317588660199],[-73.943004239504688,40.779639495474292],[-73.942716005450905,40.779544169476175],[-73.942712374762181,40.779214856940001],[-73.942535563208608,40.779090956062532],[-73.942893408188027,40.778614093246276],[-73.942438481745029,40.777315235766039],[-73.942244919522594,40.777104088947254],[-73.942074188038887,40.776917846977142],[-73.942002667222781,40.776185317382648],[-73.942620205199006,40.775180871576474],[-73.94285645694552,40.774796600349191],[-73.94293043781397,40.774676268036011],[-73.945870899588215,40.771692257932997],[-73.946618690150586,40.77093339256956],[-73.948664164778933,40.768857624399587],[-73.950069793030679,40.767025088383498],[-73.954418260786071,40.762184104951245],[-73.95650786241211,40.760285256574043],[-73.958787773424007,40.758213471309809],[-73.973015157270069,40.764278692864671],[-73.955760332998182,40.787906554459667],[-73.944023,40.782960000000301],[-73.943592454622546,40.782747908206574]]]}),
];
let Coordinates =
datatable(longitude:real, latitude:real)
[
real(-73.9741), 40.7914, // Upper West Side
real(-73.9950), 40.7340, // Greenwich Village
real(-73.9584), 40.7688, // Upper East Side
];
let Level = 16;
Polygons
| extend covering = geo_polygon_to_s2cells(polygon, Level) // cover every polygon with s2 cell token array
| mv-expand covering to typeof(string) // expand cells array such that every row will have one cell mapped to its polygon
| join kind=inner hint.strategy=broadcast // assume that Polygons count is small (In some specific case)
(
Coordinates
| extend covering = geo_point_to_s2cell(longitude, latitude, Level) // cover point with cell
) on covering // join on the cell, this filters out rows of point and polygons where the point definitely does not belong to the polygon
| where geo_point_in_polygon(longitude, latitude, polygon) // final filtering for exact result
| project longitude, latitude, description
Çıkış
| Boylam | latitude | açıklama |
|---|---|---|
| -73.9741 | 40.7914 | Üst Batı Yakası |
| -73.995 | 40.734 | Greenwich Köyü |
| -73.9584 | 40.7688 | Yukarı Doğu Yakası |
Yukarıdaki sorguda daha da fazla geliştirme bulabilirsiniz. ABD eyaletlerine göre fırtına olaylarını sayma. Aşağıdaki sorgu, birleştirme aracılığıyla çokgenler taşımadığından ve arama işlecini kullandığından çok verimli bir birleştirme gerçekleştirir
let Level = 6;
let polygons = materialize(
US_States
| project StateName = tostring(features.properties.NAME), polygon = features.geometry, id = new_guid());
let tmp =
polygons
| project id, covering = geo_polygon_to_s2cells(polygon, Level)
| mv-expand covering to typeof(string)
| join kind=inner hint.strategy=broadcast
(
StormEvents
| project lng = BeginLon, lat = BeginLat
| project lng, lat, covering = geo_point_to_s2cell(lng, lat, Level)
) on covering
| project-away covering, covering1;
tmp | lookup polygons on id
| project-away id
| where geo_point_in_polygon(lng, lat, polygon)
| summarize StormEventsCountByState = count() by StateName
Çıkış
| StateName | StormEventsCountByState |
|---|---|
| Florida | 960 |
| Gürcistan | 1085 |
| ... | ... |
Aşağıdaki örnek, ilgi çekici çokgen alanıyla kesişmeyen çokgenleri filtreler. En büyük hata s2 hücre uzunluğunun köşegenidir. Bu örnek, gece raster dosyasında çokgenleştirilmiş bir toprağı temel alır.
let intersection_level_hint = 7;
let area_of_interest = dynamic({"type": "Polygon","coordinates": [[[-73.94966125488281,40.79698248639272],[-73.95841598510742,40.800426144169315],[-73.98124694824219,40.76806170936614],[-73.97283554077148,40.7645513650551],[-73.94966125488281,40.79698248639272]]]});
let area_of_interest_covering = geo_polygon_to_s2cells(area_of_interest, intersection_level_hint);
EarthAtNight
| project value = features.properties.DN, polygon = features.geometry
| extend covering = geo_polygon_to_s2cells(polygon, intersection_level_hint)
| mv-apply c = covering to typeof(string) on
(
summarize is_intersects = take_anyif(1, array_index_of(area_of_interest_covering, c) != -1)
)
| where is_intersects == 1
| count
Çıkış
| Count |
|---|
| 83 |
Bazı çokgenleri düzey 5'in S2 hücreleriyle kaplamak için gerekli olacak hücrelerin sayısı.
let polygon = dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[0,0],[0,50],[100,50],[0,0]]]});
print s2_cell_token_count = array_length(geo_polygon_to_s2cells(polygon, 5));
Çıkış
| s2_cell_token_count |
|---|
| 286 |
Geniş alanlı çokgeni küçük alanlı hücrelerle kaplamak null döndürür.
let polygon = dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[0,0],[0,50],[100,50],[0,0]]]});
print geo_polygon_to_s2cells(polygon, 30);
Çıkış
| print_0 |
|---|
Geniş alanlı çokgeni küçük alanlı hücrelerle kaplamak null döndürür.
let polygon = dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[0,0],[0,50],[100,50],[0,0]]]});
print isnull(geo_polygon_to_s2cells(polygon, 30));
Çıkış
| print_0 |
|---|
| 1 |
Geri Bildirim
Çok yakında: 2024 boyunca, içerik için geri bildirim mekanizması olarak GitHub Sorunları’nı kullanımdan kaldıracak ve yeni bir geri bildirim sistemiyle değiştireceğiz. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Gönderin ve geri bildirimi görüntüleyin