指数模型
n指数模型计算每个像元区域的指数值，然后根据该指数值生成一个等级地图。
n指数模型和二值模型都包含多重指标评估，且都基于数据处理的叠置操作。但是指数模型为每个像元区域生成一个指数值，而不是简单的是或不是。
加权线性综合法
n加权线性综合法可能是最常用的计算指数值的方法。
n 此方法涉及评估的三个层次：
首先，每个指标或因素的相对重要性是以其它指标作评价的；
第二，每个指标的数据都是标准化的。线性转换是数据标准化的一种常用方法；
第三，每个像元区域的指数值是通过指标值的加权总和除以总权重计算得来的。
图 18.3
建立一个具有坡度、坡向和海拔选择指标的指数模型，加权线性综合法涉及在三个层次上的评价：第一个评价层次决定权重值标准（例如，坡度Ws）；第二个评价层次决定每个指标的标准化值（例如, 坡度的 s1、s2 和 s3 ）；第三个评价层次决定每个像元的指数值（合计的）。
图 18.4
建立基于矢量的指数模型需要的几个步骤。第一，将输入图层的Suit 和 Type值标准化，其值域为 0.0 到1.0；第二，叠置图层；第三，把Suit 图层权重值赋值为0.4，把Type图层权重值赋值为0.6；最后，通过对指标值加权求和，计算输出每个多边形的指数值。例如，4号多边形的指数值为0.26（即：0.5×0.4 + 0.1×0.6）。
图 18.5
建立基于栅格的指数模型需要的几个步骤：第一，将每个输入栅格的像元值标准化为0.0 到 1.0值域；第二，将每个输入栅格乘以指标权重值；最后，通过对加权指标值求和的方法，计算输出栅格的指数值。例如，指数值0.85 是由 0.45+ 0.20 + 0.20 计算而得。
其它指数方法
其它方法主要用于解决因子独立性、指标权重、数据集合以及数据标准化等问题。
指数模型的应用
指数模型常用于适宜性分析和脆弱性分析。例如:
n评价地下水污染可能性的DRASTIC模型
n栖息地适宜性指数（HSI）模型
n火灾隐患和风险模型