geo_polygon_lookup外掛程式（預覽）

2025-05-21

適用於：✅Microsoft Fabric✅Azure 數據總管

外掛程式 geo_polygon_lookup 會在查閱表格中查閱 Polygon 值，並傳回具有相符值的數據列。外掛程式是使用運算子叫 evaluate 用的。

語法

T|evaluategeo_polygon_lookup(LookupTable,LookupPolygonKey,SourceLongitude,SourceLatitude, [ radius ] , [ return_unmatched ] , [ lookup_area_radius ] , [ return_lookup_key ] )

參數

名稱	類型	為必填項目	說明
T	`string`	✔️	表格式輸入，其數據行 SourceLongitude 和 SourceLatitude 用於多邊形比對。
LookupTable	`string`	✔️	含有多邊形查閱數據的數據表或表格式表達式，其數據行 LookupPolygonKey 用於多邊形比對。
LookupPolygonKey	`dynamic`	✔️	具有 GeoJSON 格式的 LookupTable 資料行，以及與每個 SourceLongitude、SourceLatitudes 值相符的動態類型之 Polygon 或 multipolygon 的數據行。
SourceLongitude	`real`	✔️	要查閱LookupTable中具有經度值之 T 的數據行。以度為單位的經度值。有效值為實數，且範圍 [-180， +180]。
SourceLatitude	`real`	✔️	在LookupTable中查閱具有緯度值的 T 數據行。以度為單位的緯度值。有效值為實數，且範圍 [-90， +90]。
半徑	`real`		選擇性半徑值，定義位置視為相符位置之多邊形框線的長度。
return_unmatched	`bool`		選擇性布爾值旗標，定義結果是否應該包含所有或只相符的數據列（預設值： `false` - 只傳回相符的數據列）。
lookup_area_radius	`real`		選擇性的查閱區域半徑距離公尺值，有助於比對位置與其各自的多邊形。
return_lookup_key	`bool`		選擇性布爾值旗標，定義結果是否應該包含數據行LookupPolygonKey （預設值： `false`）。

退貨

外掛程式 geo_polygon_lookup 會傳回聯結的結果（查閱）。數據表的架構是源數據表和查閱數據表的聯集，類似於運算子的結果lookup。

多邊形中的點內含專案是透過 geo_point_in_polygon（）測試，或如果設定半徑，則 geo_distance_point_to_polygon（）。

如果 return_unmatched 自變數設定為 true，則產生的數據表會同時包含相符和不相符的數據列（填入 Null）。

如果 return_unmatched 自變數設定為 false，或省略（使用的預設值 false ），產生的數據表就會有與相符結果一樣多的記錄。相較於執行，這種查閱變體的效能 return_unmatched=true 更好。

設定 lookup_area_radius 長度會覆寫內部比對機制，而且可能會改善或惡化運行時間和記憶體耗用量。這不會影響查詢正確性。深入瞭解如何設定此選擇性值。

備註

此外掛程式涵蓋將位置分類為多邊形的案例，假設查閱表格大小很小，而輸入數據表選擇性地具有較大的大小。
外掛程式的效能取決於查閱和數據源數據表的大小、數據行數目，以及相符記錄的數目。
地理空間座標會解譯為 WGS-84 座標參考系統所代表。
用於地球上測量的地緣日期是球體。多邊形邊緣是球體上的地理區域。
如果輸入多邊形邊緣是直線笛卡兒線，請考慮使用 geo_polygon_densify（）將平面邊緣轉換成地理座標。
輸入多邊形應該有效。

多邊形定義和條件約束

dynamic（{“type”： “Polygon”，“coordinates”： [ LinearRingShell， LinearRingHole_1， ...， LinearRingHole_N ]}）

dynamic（{“type”： “MultiPolygon”，“coordinates”： [[LinearRingShell， LinearRingHole_1， ...， LinearRingHole_N ]， ...， [LinearRingShell， LinearRingHole_1， ...， LinearRingHole_M]}）

LinearRingShell 是必要的，並定義為 counterclockwise 已排序的座標陣列 [[lng_1，lat_1],...,[lng_i，lat_i],...,[lng_j，lat_j],...,[lng_1，lat_1]]。只能有一個殼層。
LinearRingHole 是選擇性的，並定義為 clockwise 已排序的座標數位列 [[lng_1，lat_1],...,[lng_i，lat_i],...,[lng_j，lat_j],...,[lng_1，lat_1]]。可以有任意數量的內環和孔。
線性Ring 頂點必須與至少三個座標相異。第一個座標必須等於最後一個座標。至少需要四個專案。
座標 [經度，緯度] 必須有效。經度必須是範圍 [-180， +180] 中的實數，而緯度必須是範圍 [-90， +90] 中的實數。
LinearRingShell 會括住球體的大部分部分。 LinearRing 會將球體分成兩個區域。系統會選擇兩個區域中的較小一個。
LinearRing 邊緣長度必須小於 180 度。選擇兩個頂點之間的最短邊緣。
LinearRings 不得交叉且不得共享邊緣。 LinearRings 可能會共享頂點。

備註

多邊形不一定包含其頂點。多邊形中的點內含專案已定義，因此，如果地球細分為多邊形，則每個點都只包含一個多邊形。因此，設定Radius = 0 不等於不設定它。

設定lookup_area_radius （如有需要）

設定查閱區域半徑會覆寫符合其個別多邊形位置的內部機制。此值是以公尺為單位的距離。在理想情況下，查閱區域半徑應該代表與多邊形中心之間的距離，因此在該距離內，點會以一對一的方式與一個多邊形完全相符，而且在該距離內，該多邊形不超過單一多邊形。由於多邊形數據可能很大，因此多邊形的大小和形狀可能會有很大的差異，而且多邊形彼此相近，因此很難想出能發揮最佳效能的半徑。如有需要，以下是可能有助於的範例。

PolygonsTable |專案值 = sqrt（geo_polygon_area（多邊形）） |summarize min = min（value）， avg = avg（value）， max = max（value）

請嘗試使用從平均值開始到最小值的查閱半徑（如果多邊形彼此接近），或最大值為 2 的倍數。

小提示

如果 Locations 數據表有太多彼此接近的座標，請考慮使用 geo_point_to_s2cell（）加以匯總。
如果您想要知道是否有任何多邊形包含一個點，請嘗試下列步驟：將多邊形集合折疊成一個多多邊形。然後查詢這個多polygon。這個方法可能會改善效能。請參閱下列範例。
您可以使用 geo_polygon_to_s2cells（）來建置更個人化（或高效能）的聯結功能。

範例

下列範例只會傳回相符的數據列。

執行查詢

let polygons = datatable(polygon_name:string, polygon:dynamic)
[
    "New York", dynamic({"type":"Polygon", "coordinates":[[[-73.97375470114766,40.74300078124614],[-73.98653921014294,40.75486501361894],[-73.99910622331991,40.74112695466084],[-73.97375470114766,40.74300078124614]]]}),
    "Paris", dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[2.57564669886321,48.769567764921334],[2.420098611499384,49.05163394896812],[2.1016783119165723,48.80113794475062],[2.57564669886321,48.769567764921334]]]}),
];
let locations = datatable(location_name:string, longitude:real, latitude:real)
[
    "Empire State Building", -73.98567337898565, 40.74842629977377,
    "National Museum of Mathematics", -73.98778501496217, 40.743565232771545,
    "Eiffel Tower", 2.294489426068907, 48.858263476169185,
    "London", -0.13245599272019604, 51.49879464208368,
    "Statue of Liberty",  -74.04462223203123, 40.689195627512674,
];
locations
| evaluate geo_polygon_lookup(polygons, polygon, longitude, latitude, return_lookup_key = true)

輸出

location_name	經度	緯度	polygon_name	多邊形
紐約國家數學博物館	-73.9877850149622	40.7435652327715	紐約	{“type”：“Polygon”，“coordinates”：[[-7375470114766,40.74300078124614]，[-73.98653921014294,40.75486501361894]，[-73.99910622331992,40.7411269546084]，[-73.97375470114766,40.74300078124614]]}
帝國大廈	-73.9856733789857	40.7484262997738	紐約	{“type”：“Polygon”，“coordinates”：[[-7375470114766,40.74300078124614]，[-73.98653921014294,40.75486501361894]，[-73.99910622331992,40.7411269546084]，[-73.97375470114766,40.74300078124614]]}
埃菲爾鐵塔	2.29448942606891	48.8582634761692	巴黎	{“type”：“Polygon”，“coordinates”：[[[[2.5756469886321,48.769567764921337]，[2.420098611499384,49.05163394896812]，[2.1016783119165725,48.80113794475062]，[2.5756469886321,48.769567764921337]]}

下列範例會傳回相符和非配對數據列。

執行查詢

let polygons = datatable(polygon_name:string, polygon:dynamic)
[
    "New York", dynamic({"type":"Polygon", "coordinates":[[[-73.97375470114766,40.74300078124614],[-73.98653921014294,40.75486501361894],[-73.99910622331991,40.74112695466084],[-73.97375470114766,40.74300078124614]]]}),
    "Paris", dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[2.57564669886321,48.769567764921334],[2.420098611499384,49.05163394896812],[2.1016783119165723,48.80113794475062],[2.57564669886321,48.769567764921334]]]}),
];
let locations = datatable(location_name:string, longitude:real, latitude:real)
[
    "Empire State Building", -73.98567337898565, 40.74842629977377,
    "NY National Museum of Mathematics", -73.98778501496217, 40.743565232771545,
    "Eiffel Tower", 2.294489426068907, 48.858263476169185,
    "London", -0.13245599272019604, 51.49879464208368,
    "Statue of Liberty",  -74.04462223203123, 40.689195627512674,
];
locations
| evaluate geo_polygon_lookup(polygons, polygon, longitude, latitude, return_unmatched = true, return_lookup_key = true)

輸出

location_name	經度	緯度	polygon_name	多邊形
紐約國家數學博物館	-73.9877850149622	40.7435652327715	紐約	{“type”：“Polygon”，“coordinates”：[[-7375470114766,40.74300078124614]，[-73.98653921014294,40.75486501361894]，[-73.99910622331992,40.7411269546084]，[-73.97375470114766,40.74300078124614]]}
帝國大廈	-73.9856733789857	40.7484262997738	紐約	{“type”：“Polygon”，“coordinates”：[[-7375470114766,40.74300078124614]，[-73.98653921014294,40.75486501361894]，[-73.99910622331992,40.7411269546084]，[-73.97375470114766,40.74300078124614]]}
埃菲爾鐵塔	2.29448942606891	48.8582634761692	巴黎	{“type”：“Polygon”，“coordinates”：[[[[2.5756469886321,48.769567764921337]，[2.420098611499384,49.05163394896812]，[2.1016783119165725,48.80113794475062]，[2.5756469886321,48.769567764921337]]}
自由女神像	-74.04462223203123	40.689195627512674
倫敦	-0.13245599272019604	51.498794642083681

下列範例會傳回相符和非相符的數據列，其中半徑設定為 7 公里。

執行查詢

let polygons = datatable(polygon_name:string, polygon:dynamic)
[
    "New York", dynamic({"type":"Polygon", "coordinates":[[[-73.97375470114766,40.74300078124614],[-73.98653921014294,40.75486501361894],[-73.99910622331991,40.74112695466084],[-73.97375470114766,40.74300078124614]]]}),
    "Paris", dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[2.57564669886321,48.769567764921334],[2.420098611499384,49.05163394896812],[2.1016783119165723,48.80113794475062],[2.57564669886321,48.769567764921334]]]}),
];
let locations = datatable(location_name:string, longitude:real, latitude:real)
[
    "Empire State Building", -73.98567337898565, 40.74842629977377,
    "NY National Museum of Mathematics", -73.98778501496217, 40.743565232771545,
    "Eiffel Tower", 2.294489426068907, 48.858263476169185,
    "London", -0.13245599272019604, 51.49879464208368,
    "Statue of Liberty",  -74.04462223203123, 40.689195627512674,
];
locations
| evaluate geo_polygon_lookup(polygons, polygon, longitude, latitude, radius = 7000, return_unmatched = true, return_lookup_key = true)

輸出

location_name	經度	緯度	polygon_name	多邊形
紐約國家數學博物館	-73.9877850149622	40.7435652327715	紐約	{“type”：“Polygon”，“coordinates”：[[-7375470114766,40.74300078124614]，[-73.98653921014294,40.75486501361894]，[-73.99910622331992,40.7411269546084]，[-73.97375470114766,40.74300078124614]]}
帝國大廈	-73.9856733789857	40.7484262997738	紐約	{“type”：“Polygon”，“coordinates”：[[-7375470114766,40.74300078124614]，[-73.98653921014294,40.75486501361894]，[-73.99910622331992,40.7411269546084]，[-73.97375470114766,40.74300078124614]]}
埃菲爾鐵塔	2.29448942606891	48.8582634761692	巴黎	{“type”：“Polygon”，“coordinates”：[[[[2.5756469886321,48.769567764921337]，[2.420098611499384,49.05163394896812]，[2.1016783119165725,48.80113794475062]，[2.5756469886321,48.769567764921337]]}
自由女神像	-74.04462223203123	40.689195627512674	紐約	{“type”：“Polygon”，“coordinates”：[[-7375470114766,40.74300078124614]，[-73.98653921014294,40.75486501361894]，[-73.99910622331992,40.7411269546084]，[-73.97375470114766,40.74300078124614]]}
倫敦	-0.13245599272019604	51.498794642083681

下列範例會依多邊形計算位置。

執行查詢

let polygons = datatable(polygon_name:string, polygon:dynamic)
[
    "New York", dynamic({"type":"Polygon", "coordinates":[[[-73.97375470114766,40.74300078124614],[-73.98653921014294,40.75486501361894],[-73.99910622331991,40.74112695466084],[-73.97375470114766,40.74300078124614]]]}),
    "Paris", dynamic({"type":"Polygon","coordinates":[[[2.57564669886321,48.769567764921334],[2.420098611499384,49.05163394896812],[2.1016783119165723,48.80113794475062],[2.57564669886321,48.769567764921334]]]}),
];
let locations = datatable(location_name:string, longitude:real, latitude:real)
[
    "Empire State Building", -73.98567337898565, 40.74842629977377,
    "NY National Museum of Mathematics", -73.98778501496217, 40.743565232771545,
    "Eiffel Tower", 2.294489426068907, 48.858263476169185,
    "London", -0.13245599272019604, 51.49879464208368,
    "Statue of Liberty",  -74.04462223203123, 40.689195627512674,
];
locations
| evaluate geo_polygon_lookup(polygons, polygon, longitude, latitude)
| summarize count() by polygon_name

輸出

polygon_name	計數_
紐約	2
巴黎	1

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