本文根據筆者經驗，介紹一種從位圖圖像導入ArcGIS稱為要素的方法。這種方法適用於從現有出版物圖片中獲取地理信息的情況。
首先要說明的是，從位圖導入要素是非常非常不精確的方式，如果有其它數據來源，那么就不應該采用此方法。
另外，如果位圖包含的內容相對簡單，區域結構緊湊不零散，則可以考慮ArcMap繪制地圖，而不用此方法。
為讓表述更直觀，筆者從百度衛星地圖截取了 遼寧省康平縣 西泡子水庫附近的區域，作為操作的說明。
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1. 制作灰度圖
為便於在ArcMap中處理，將原始圖像的色彩變為單一通道的灰度圖，這樣可以根據灰度數值對區域進行識別。
筆者使用Photoshop完成這一工作。
1.1 使用容差填充
這個過程包括去除圖像中的干擾元素，例如區域的邊界線，在之后轉換的時候，只需要保留面要素的區域。當然，如果邊界線較粗，可能會在區域之間留下較大的空白，這是不可避免的信息損失，因為原始圖像本身就沒有這部分信息。
采取容差填充，是為了避免壓縮圖像在色彩邊界處的雜色影響。容差值應根據實際情況試探調節，以能夠將同一區域包含，又能區別不同區域為基准。在清晰度較低的時候，個別圖塊會形成過渡色的效果，此時就需要酌情處理。
例如，當有大塊相同相近顏色的區域時，可以將容差設置到20左右，如果不同類型區域顏色相近，或者相同類型區域內色差較大，可以設置容差為5，逐個填充相近顏色。
如果同一類型區域（屬於同一圖例表達）是分散的，那么填充時應取消“連續”勾選框。
局部個別色塊（如市區中的零散地表）不宜用填充方法，可以使用畫筆塗抹。經過處理后，衛星圖片變成了這個樣子：
01_fill
1.2 去色
這一步是將圖片轉換為灰度圖片。在執行去色操作之前，可以將灰度級別相近的區域用相差較大的顏色重新填充。這一次由於之前的容差填充，相同類型的區域顏色已經基本一致，因此可將容差設置為0。
這里，我們假設我們要將整個地圖分為 水域、林地、農用地、生活工業用地 4種，采用從黑到白的4個灰度表示，重新填充后圖片如下：
02_gray
隨后使用“圖像 - 調整 - 去色”，去除殘留的雜色。
1.3 整理
對原始圖像本身的最后處理，包括填充空白（比如邊界線、挖掉的水印等等），和裁切（除掉透明邊緣、原始圖像的邊框等）。
2. 坐標定義
為了將圖片插入到ArcMap現有地圖的相應位置，需要確定圖片的坐標。如果你不需要為圖片定位，僅僅要對要素的參數進行度量，可略過此節。
筆者使用 ArcGIS online 的 ChinaOnlineCommunity 作為地圖底圖，需要注意該底圖的准確性實際上很低。
2.1 加載圖片拖放拾取參數
ArcMap中加入底圖后，首先將地圖移動/縮放到目標位置附近（康平西泡子水庫），使用 Insert - Picture... 將 02_gray 圖片插入到底圖上。
通過縮放圖片（通過鼠標或設置屬性），將圖片調整到合適比例尺的大小：
注意觀察插入的圖片（即我們后續要使用的柵格圖）與底圖相應地標（湖泊）大小相近。這里必須要說明，這種方式的位置精確度不高，但原始圖像本身可能就存在變形，而且就像一開始提到的，整個過程本身就是非精確的。
移動縮放圖片，不斷調整，直到圖片和底圖的內容基本重合。
此時雙擊圖像對象或右鍵選擇 properties，打開圖像對話框，切換到 size and position 選項卡。在 position 分組框中，調整 anchor point，記錄下圖片 4 個邊緣的坐標值。
本例中為
- E 13,738,512.5631 m
- N 5,286,043.8744 m
- W 13,710,444.7021 m
- S 5,254,060.7501 m
2.2 定義坐標&偏移
位圖圖像的每個像素即為柵格的單元，由於示例圖像為 w552 * h629 大小，因此每個像素代表的坐標長度為 50.84757。
由於底圖的坐標為 WGS 1984 Web Mercator Auxiliary Sphere 投影坐標系，因此單位為 m。
在得到了坐標信息后，將插入的圖像從地圖上移除，在 Catalog 中添加圖片（即柵格數據）所在文件夾位置，並通過在02_gray上右鍵->properties... 打開柵格屬性對話框。
在對話框的 General 選項卡的 Spatial Reference 處，點擊 Edit 進行編輯，選擇與底圖相同的坐標系，在此例中為：
Projected Coordinate Systems - World - WGS 1984 Web Mercator (auxiliary sphere)
選擇之后雙擊坐標系條目，進入坐標系屬性編輯，並根據已經掌握的信息，修改 假東、假北 以及線性單位的值。
對於此例，
- 在線性單位為Meter情況下，設置假東值為 2.1中 W的負值，假北為 N的負值；
- 線性單位從下拉框中選擇<custom>，輸入像素代表的距離 50.84757 （此時假東假北會自動相應轉換）
應用修改並確定。
2.3 加入圖層
坐標系和偏移位置定義完畢，將柵格拖到地圖上，生成柵格圖層。
柵格包含4個通道的值，Band1~Band3 分別為 R G B 通道，由於我們之前的灰度處理，每個像素內這 3 個通道的值相等；Band4 為png的alfa通道，表示透明度（此例無用）。
修改圖層的Symbology為Stretched（選擇Band1~Band3均可），即可看到灰度顯示的圖層。
3. 柵格處理
基本的圖像處理已經完成，下面對柵格圖層進行處理，生成要素。
3.1 重分類
柵格的值域是連續的，雖然我們進行過填充和去色，仍然可能包含圖例外的灰度值，要轉換成要素，需要依據圖例數量（本例為 4 ，分別為 水域、林地、農用地、生活工業用地）重分類。
使用 Spatial Analyst Tools - Reclass - Reclassify 工具，按照等分4級方式定義分類。分類后數值從0~255變為1、2、3、4，調整顏色如下。
3.2 轉為要素
基於重分類結果圖層Reclass_png1，進行要素轉換。
使用 Conversion Tools - From Raster - To Polygon 執行轉換，生成面要素圖層，
設置屬性 symbology，采用 categories - unique values 方案，選擇 grid_code 作為取值字段，並為每個值設置符號
4. 制圖
制圖部分僅簡要介紹，因為此部分屬於常規操作，具體步驟可參考教材或其他在線資料。
4.1 編輯要素，設置grid_code
如果你處理的圖例較多，可能還需要手動將一些碎片的grid_code設置為想要的值。使用 (i) 編輯要素即可。
4.2 增加分類字段
要將要素圖層作為地圖的一部分，應按照需要定義domain（在數據集）並增加保存圖例信息的字段（field，在要素類）。
4.3 填充分類字段
使用 DataManagementTools - Fields - Calculate Field 為新的字段賦值。需要使用 Python 腳本。
例如，新增了 text 類型的 Type 字段，用來保存 圖例類型 信息，則計算是配置如下：
執行后可見賦值成功
4.4 融合
從上面的表格可以看出，雖然區域一共分為 4 類，但支離破碎，甚至相鄰區域類型相同。
可以利用 DataManagementTools - Generalization - Dissolve 將相同類型的區域融合起來，成為單一面要素。
