1、源 源识别了井、购物中心、道路和林分等感兴趣对象的位置。如果源是栅格，它必须只包含源像元的值，同时其他像元必须是NoData。如果源是要素，则会在运行工具时在内部将其转换为栅格。
2、欧氏距离算法 计算源像元中心与每个周围像元中心之间的欧氏距离。真实欧氏距离是在每个距离工具中计算的。从概念上讲，欧式算法的原理如下：对于每个像元，通过用x_max和y_m锾攒揉敫ax作为三角形的两条边来计算斜边的方法，确定与每个源像元之间的距离。这种计算方法得出的是真实欧氏距离，而不是像元距离。与源之间的最短距离将会被确定，如果它小于指定的最大距离，则将该值赋给输出栅格上的像元位置。 欧氏距离栅格的输出值是浮点距离值。如果像元与两个或更多源之间的距离相等，则将该像元分配给扫描过程中遇到的第一个源。您无法控制该扫描过程。 以上只是对如何得出值的概念性描述。实际的算法使用两次顺序扫描过程计算信息。此过程可使工具的速度与源像元的数目、源像元的分布以及指定的最大距离无关。影响工具执行速度的唯一因素是栅格的大小。计算时间与“分析”窗口中的像元数成线性比例。
3、欧氏距离输出栅格 欧氏距离输出栅格包含每个像元与最近源之间的测定距离。距离以栅格的投影单位（如英尺或米）沿直线测量（欧氏距离），从像元中心到像元中心进行计算。 欧氏距离工具经常充当用于各种应用的独立工具，例如查找最近的可提供紧急直升机救护的医院。此外，在创建适宜性地图和需要用于表示与某一对象之间距离的数据时，也可使用此工具。 下例识别了与每个城镇之间的距离。这种信息可能对于规划徒步旅行极其有用。您可能希望停留在城镇的某一距离范围内以防出现紧急情况，或者希望知道您必须走多远才能获得补给。
4、欧式方向输出栅格 欧式方向输出栅格包含每个像元与最近源之间的方位角方向。欧式方向将每个像元以度为单位的方向分配给距其最近的源。使用360度圆或罗盘，刻度360指北，刻度1指东；其余值顺时针增加。值0将会留供源像元使用。 下例中找出了每个位置与最近城镇之间的方向。将受伤的徒步旅行者送往最近城镇进行治疗时，这可为紧急救护直升机提供有用信息。
5、欧式分配输出栅格 欧式分配输出栅格中的每个像元的久雾谠栀赋值都是距其最近源的值（通过欧氏距离算法确定）。 在一次分配中的每个像元都接收它将被分配到的区域的值。源是指具有相同值或属于同一区域的任意像元或像元集。如果区域处于不相连状态，则分配给该区域的像元的赋值为与最近区域部分之间的距离。 输出栅格上所有非源像元的值均会包含已赋给源栅格中的像元的相同值，或包含与派生自值栅格的每个源位置相关联的值。 使用此工具可将空间分配给对象，例如识别可接受多家商店服务的顾客。下例中，欧式分配工具识别了距每个像元最近的城镇。如果要从某个遥远的位置前往最近的城镇，这可能是有价值的信息。
6、欧氏距离的局限性 欧氏距离工具根据欧氏距离（直线距离）为您提供信息。有时可能无法沿直线前往某一特定位置；可能不得不避开河流或陡坡等障碍。在这种情况下，应考虑使用成本距离工具获得更现实的结果。
