成本加權

成本加權分析，用於建立每個像元至最近樣本點的最低累積成本。與Euclidean距離相反，成本加權所使用的距離會依據不同成本（能量消耗、地形起伏、土地類別、安全性等..）而有所變化。因為在有些狀況下，直線距離並非是最佳的路徑選擇。如下圖所示，若有一人需從A地到B地，而A地到B地的最短距離（即直線距離）需翻過一座山頭，而翻過山頭卻需要3個小時。倘若此人選擇繞過山頭的道路，雖然此路徑總長比直接翻過山頭要來的長，但所花費的時間卻比翻過山頭要少一小時半。故，若在整個分析過程中時間是個重要的考量，那麼繞過山頭的道路會是較佳的選擇。因此，在成本加權分析中其累積成本除了網格點至最近樣本點的距離，還包含其他前往過程中所需的成本，如：時間等，並依據各成本的重要性不同給予不同的權重值。

進行成本加權分析前，請先確定欲選定為來源及成本圖層的圖層，其位置大小是否相同，若不相同的話，系統將不會對此兩圖層做處理。

最短距離分配             　　　　    成本加權分配

在執行成本加權分析時，您需要一個來源圖層及一個成本圖層。來源圖層可以是一網格式資料，也可以是一圖徵資料。若是網格式資料，每個像元均具有有效數值；若某一像元被認定為NoData，則在分析過程中，該像元將不會被列入計算。也因此，在輸出結果中，該像元仍維持是NoData的狀態。若來源圖層是圖徵資料，在分析的過程中將會被轉換成網格。而成本圖層則是屬於網格式圖層。成本網格的單位可以是任何類型，例如：金錢成本、時間、消耗的能源等（成本不可為0或負值）。

在運用上，成本加權分析適用於分析地理因素上的移動，例如：動物的遷移，或是消費者旅行行為等。除此之外，此分析方法也能用於計算規劃新道路、管線等的最低建造成本。

Back Link Raster

輸出結果為一道路地圖，用於紀錄無論從任何像元開始，沿著最小成本路徑，返回到最近樣本點的行進方向。其包含由0至8的數值，而這些數值說明了方向；或定義了每一像元至最少累積成本樣本點的路徑中，下一個連接的像元。以方向來說，若路徑的方向為向右，那麼網格的正右方即為1，右下方為 2，以此順時針方向類推。

Allocation

根據成本面上的最小累積成本計算花費最少累積成本就能到達樣本點的區域。概念上與直線距離分析中的Allocation相似，不同之處在於這裡所強調的””最近””是根據最小累積成本計算所得。

設定參數說明

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