1、假设有多个 Shapefile，而这些 Shapefile 位于不同的地图投影中并且包含了许多不在研究区域内的要素。在使用前，我们需要对这些数据逐个投影，移除多余要素（裁剪），然后得到一个存放咋同一个文件地理数据库中的数据。
2、这是时候呢，我们就需要使用地理处理。首先，需要使用地理处理中的投影工具，此工具会通过将新投影应用到输入要素类以创建一个新的输出要素类。如下图所示，是“投影”工具对话框
3、投影后，我们就需要使用地理处理中的裁剪工具来裁剪非研究区域数据。下图是一个裁剪的工具对话框。
1、这里我们以查找适宜的公园地点为例来介绍。
这里我们需要使用到gis中最常用的空间分析功能。我们模拟实际情况，寻找满足我们实际要求满足一定指标要求的空间位置，以下图为例，“潜在的公园地点”地图用深紫色显示比较适宜的位置，而不太适宜的区域则以较浅的阴影显示。灰色区域表示现有的公园的位置。图中包括了相关的影响因素，如人口，距离，等，不同因权重比例可任意设置。
2、看似简单的空间分析，却包括了很多的地理处理过程，可以用下面的模型图或者是处理流程图来具体介绍。
步骤 1 将通过一个包含人口重心的输入点要素类计算出人口密度，然后为每个像元输出一个包含人口密度的栅格数据集。
步骤 2 将根据现有公园的栅格计算出每个像元到现有公园的距离，然后将该距离作为每个像元的值以输出一个栅格数据集。
步骤 3 将人口密度栅格进行重分类，步骤 4 将到公园的距离栅格进行重分类。这两个重分类步骤都是将原始像元值转化为 0 到 100 之间的值。重分类值的得分代表实用性程度，其中 0 代表最不实用，100 代表最实用。例如，接近现有公园的像元值的得分会低于远离现有公园的像元值的得分，并且人口密度高的像元值得分会高于人口密度低的像元值得分。
步骤 5 将这两个重分类中的输出数据导出，然后输入到加权叠加工具中，通过该工具对二者进行权重（60 和 40）。输出栅格。潜在的公园地点包含适宜性得分，如上所述。最适宜的区域其输出像元值较高，在下图中用深紫色显示。
1、当然，上面的两大类是众多地理处理中的一个缩影，在地理处理方法中，我们可以进行共享工作流、开发自己的工具等。
