01 前言

问题：

我们新建了一个学校（new_school.shp），但是我们希望在学校和目标（destination.shp）之间修一条路，现有附近区域的土地利用数据，坡度数据。问如何路径如何修建更为合适？

思路：

首先，我们采用成本距离分析工具；

由于已经有坡度数据，所以我们需要对坡度数据进行重分类，使得坡度小的区域其值越小(因为地势陡峭的区域修建道路的成本更高，地势平坦的区域修建道路的成本越低)；

另外，我们还有土地利用数据，我们仍然需要对土地利用数据进行重分类，使得不同类型土地的值不同（譬如我们认为荒地修建成本应该会更低，水体和沼泽地则不适宜修建，房屋集群的修建成本会更高<因为需要把人家的房子拆了>等等）；

接着我们需要对两个重分类结果进行栅格相加（使用栅格计算器）；然后使用成本距离分析工具进行距离分析，得到距离新学校的附近区域的成本数据；

最后通过目标点数据和成本数据得到（通过成本路径工具）目标点与新学校的最佳路径（最小成本路径）。

02 加载数据

加载的数据展示：

03 重分类坡度数据

重分类的坡度数据展示：

04 重分类土地利用数据

土地利用数据的重分类结果展示：

05 对成本数据进行加权计算

这里我们其实认为二者的权重一样，所以就直接相加了。（当然，如果你要严谨，可以这么干，成本数据A的权重是a，成本数据B的权重是b，成本数据C的权重是c，a + b + c = 1。那么最终的成本数据是 A * a + B * b + C * c = D）

最终的成本数据展示：

06 计算与新学校的成本距离数据

07 计算成本路径

最终的成本路径展示：