longest distance from springs to outlet以荖濃溪為例
longest distance from springs to outlet同上一章PCRaster使用第12章荖濃溪為例，可以比較兩種方式的差異性，更可理解網格資料的Boolean，norminal，ordinal等的運算方法。因此以荖濃溪DEM_UTM轉換成PCRaster format，outlet，flowdirection，和catchment的shp向量格式和catchment的網格形式.map:
1.將outlet網格形式原來屬於Nominal改成boolean:
2.其他no data地區必須填入zero。選擇spatial工具:
3.利用cover 工具將outletboolean和booolean0合併成一:
4.利用spatial將flowdirection作為係數，其高度設定為1:
5.選擇idddist，填入上述資料:
6.將drainagedistance重新styling，因為是連續性資料，所以選singleband pseudo Colar:
7.在各直線距離pixels中計算最大化距離的pixel:所以選擇areamaxium工具
7.選擇compaison operate工具做boolean計算:當drainagedistance=maxflowpath 則pixel為true，否則為false。如此可以找出距離最大的pixel:
8.最後選擇path工具:
9.利用if then工具，將boolean中的0轉換成no data:
10.此時longestflowpath_noda還是.map檔案格式，若要改成一般.tif檔案格式，就必須進入grass工具中，選擇r.thin:
11.grass中選擇r.to vect則可以將.tif檔案格式改成向量格式的shp檔案格式:
pcraster與saga選取longestflowpath方法不同，saga相對簡單，但是pcraster 可以理解網格中boolean運算的過程，尤其是pcraster中spatial，comparsion，if then等資料的運用，理解網格運算中，首先必須有範圍設定如studyarea，catchment等，no data地區必須補足0，才能計算或合併。
