过去40多年来对于可达性衡量方法研究，可以归纳为四种方法：基于机会的方法、引力类方法、基于效用的方法、空间一时间方法。GIS在可达性分析中的作用在于：使用网络分析功能模拟交通网络、计算生成供可达性计算的数据、输出可达性数值地图、将可达性分析的数据和其他与地理分布有关的社会经济数据相联接。但是，目前标准GIS工具难以直接用于可达性的计算。
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首先是源地的选择，选择自己需要的源地数据，可以是栅格的或者矢量数据最终都会转变为栅格数据。其次是阻力面的建立，选择若干的要素分级赋值，再将不同的分级赋值图按照一定的比例叠加，最后用空间分析下面的距离工具有个成本距离模块找到阻力面最小的地方。
指在GIS(地理信息系统）里实现分析空间数据，即从空间数据中获取有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息并进行分析。
根据作用的数据性质不同，可以分为：
1、基于空间图形数据的分析运算；
2、基于非空间属性的数据运算；
3、空间和非空间数据的联合运算。空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库，其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段，最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息，以辅助决策。
扩展资料
空间分析源于60年代地理学的计量革命，在开始阶段，主要是应用定量（主要是统计）分析手段用于分析点、线、面的空间分布模式。后来更多的是强调地理空间本身的特征、空间决策过程和复杂空间系统的时空演化过程分析。
实际上自有地图以来，人们就始终在自觉或不自觉地进行着各种类型的空间分析。如在地图上量测地理要素之间的距离、方位、面积，乃至利用地图进行战术研究和战略决策等，都是人们利用地图进行空间分析的实例，而后者实质上已属较高层次上的空间分析。
参考资料来源：百度百科-空间分析
参考资料来源：百度百科-GIS空间分析
可以用python编写脚本实现，实现思路是把引力值矩阵保存成一定格式的txt，用python读取此txt，找到需要连接的点对，生成直线并写入线图层文件
