3.4 焦点统计（Focal Statistics）
为每个输入像元位置计算其周围指定邻域内的值的统计数据。
统计类型与邻域形状与块统计是相同的，区别在于，块统计的输出是整个邻域的外接矩形范围，而焦点统计的输出，是邻域内焦点栅格。
矩形邻域，平均值计算
圆形邻域，平均值计算
3.5 线统计
用于为每个输出栅格像元周围的圆形邻域内所有线的指定字段值计算统计量。可用的统
计量类型有：均值、众数、最大值、中位数、最小值、少数、范围、标准差以及变异度。只有众数、少数和中位数统计量是根据线长度进行加权的。
天津市部分道路中心线做线统计如下：
3.6 点统计
该工具类似于焦点统计工具，不同之处在于它直接对点要素而非栅格进行操作。其优点在于，即使点距离过近，在转换成栅格点时也不会丢失。
4 空间分析之距离分析
与距离分析相关的工具：
ArcGIS中，主要可以通过如下的几种方式进行距离分析： 1. 欧氏距离分析 2. 成本加权距离分析
3. 用于垂直移动限制和水平移动限制的成本加权距离分析 4. 获取最短路径
使用ArcGIS空间分析扩展实现距离分析，最主要的是欧氏距离分析和成本加权距离分析两类工具。
4.1 欧氏距离工具
欧氏距离工具测量每个像元距离最近源的直线距离（像元中心至像元中心的距离）。 欧氏距离（Euclidean Distance）——求得每个像元至最近源的距离。 欧氏方向（Euclidean Direction）——求得每个像元至最近源的方向。 欧氏分配（Euclidean Allocation）——求得每个像元的最近的源。 TIPS：
1. 源（Source）
可以是感兴趣的地物的位置，数据方面，既可以是栅格数据，也可以是矢量数据。但注意：如果数据选用了栅格数据，数据中必须仅包含表示源的像元，其他像元需要是Nodata。如果选用 矢量，在执行工具之时，内部会将其先转成栅格。
2. 欧氏距离的算法
简单理解为：工具会求得每个像元至每个源的距离，然后取得每个像元至每个源的最短