本文介绍了如何在GIS中利用Python的GDAL和NumPy库进行欧氏距离分析，该方法适用于地理空间物体间的距离测量。通过加载栅格数据、获取空间参考信息并定义目标点，计算欧氏距离，从而实现空间分析。
欧氏距离是空间分析中常用的度量方法之一，用于计算两点之间的直线距离。在地理信息系统（GIS）中，欧氏距离分析是一种用于测量地理空间上物体之间距离的重要工具。本文将介绍如何使用GIS空间分析和栅格数据进行欧氏距离分析，并提供相应的源代码。
首先，我们需要准备一些工具和数据。在Python中，我们可以使用开源的GIS库，如GDAL和NumPy来进行空间分析和栅格数据处理。此外，我们还需要一些栅格数据，例如高程数据或遥感图像。
接下来，让我们来看一下如何进行欧氏距离分析的源代码示例：
import gdal
import numpy as np
# 加载栅格数据
dataset = gdal.Open('raster.tif')
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