本发明专利技术涉及一种集成本体知识推理与层次分析的土地评价方法及专家系统，首先进行土地适宜性评价任务本体建模，读取并存储于本体库中；提供专家用户界面，完成评价因子的选取、得分数值，并利用层次分析方法，实现评价因子权重赋值，进一步进行基于本体的规则形式化构建，同时完成入库处理；在此基础上，在评价应用界面，通过数据操作模块提供的空间数据查询接口，选取评价区域，完成评价单元数据读取；所获的评价单元数据将进行本体实例化处理；同时，通过用户选定的评价目标，从规则库中查询获取与评价目标相关的评价规则；推理引擎将对本体知识模型与评价规则进行绑定推理，从而获取推理模型；通过对推理模型中评价目标的本体实例查询操作就能获得相应评价单元的评价结果。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及一种集成本体知识推理与层次分析的土地评价方法及专家系统，首先进行土地适宜性评价任务本体建模，读取并存储于本体库中；提供专家用户界面，完成评价因子的选取、得分数值，并利用层次分析方法，实现评价因子权重赋值，进一步进行基于本体的规则形式化构建，同时完成入库处理；在此基础上，在评价应用界面，通过数据操作模块提供的空间数据查询接口，选取评价区域，完成评价单元数据读取；所获的评价单元数据将进行本体实例化处理；同时，通过用户选定的评价目标，从规则库中查询获取与评价目标相关的评价规则；推理引擎将对本体知识模型与评价规则进行绑定推理，从而获取推理模型；通过对推理模型中评价目标的本体实例查询操作就能获得相应评价单元的评价结果。【专利说明】集成本体知识推理与层次分析的土地评价方法及专家系统
本专利技术涉及土地利用规划与知识工程领域，尤其涉及专家或知识库系统于土地利用规划的应用方法。技术背景土地资源作为用地之本，是各种作物生长的主要环境，对土地利用起着基础性作用。土地适宜性评价用以衡量一定土地类型与利用方式的适合程度，可为因地制宜合理利用土地，编制土地利用计划，协调人、地、环境关系提供科学依据，对于发挥土地的社会、经济和生态效益具有十分重要的作用。传统的土地适宜性评价主要涉及所需的大量数据的收集获取，评价因素分级与赋值、权重的确定以及评价模型选取等繁琐的工作。在评价工作进程中，数据收集往往是难度较大且代价较高的工作内容，评价因素的选择以及评价因子权重的确定也较多的依赖于专家知识的运用。土地适宜性评价的方法虽多，但由于影响土地质量的因素非常复杂，部分因素及土地属性数据难以定量描述，给土地适宜性评价的开展造成了一定的难度；另一方面，很多农业工作者及土地、农学方面的专家，在长期的实践工作中积累了大量的非常行之有效的经验知识。如何合理利用数据并与专家知识充分结合以进行土地适宜性评价，是农业知识管理和土地资源合理利用的一项技术难题。本体作为近年来知识表示、共享和重用的崭新方法，被知识工程、自然语言处理、知识表达等人工智能领域广泛关注。作为知识表达的一个基本结构，本体将领域知识的概念和相互之间的关系进行精确的定义，以明确、一致的方式来表达领域概念内涵，将其作为统一的框架以实现在有着不同需求和不同背景下产生不同观点的人们之间进行通信，以及在不同的建模方法、语言和软件工具建造的系统之间进行互操作。将本体引入知识库的知识建模，建立本体知识库，不仅能使知识具有纵向的类属分类，还能通过本体术语间的关联关系揭不知识间的内在联系，有利于知识库系统的校核与检验，有效提闻知识库系统的共享与重用性，是解决上述知识库系统共享、互操作等问题的有效途径。因此，利用本体知识表示方式进行土地适宜性评价专家系统的构建，不仅有利于系统知识库中知识的共享与重用，同时，依据本体定义的领域知识，可以在评价数据资源不足的情况下，以本体中定性的属性信息代替评价中不可获取的控制性因子数据，这将在一定程度上减少评价工作中最为繁琐的数据收集、调查与处理的工作量。对于本体知识推理，包含两种类型的推理，即基于本体的语义推理与基于本体的规则推理。基于本体的语义推理:主要提供语义上的推理功能，包括本体在构件时的一致性检查、类的可满足性检查、确定类之间的包含关系、本体之间的蕴含关系检查，此外其主要的应用还在于本体中定义的类、属性关系的查询。基于本体的规则推理:为了满足更高的问题求解应用需求，在本体之外，进一步利用本体概念和关系进行知识规则的组织扩展，增加应用相关的知识规则，以此来提高本体知识库的应用推理能力。本体与规则结合推理的时候，将本体与规则的结合方式分为同质法与混合法。同质法通过定义一种新的语言来实现规则和本体的集成，以SWRL为例，它是OWL DL的扩展，是一种独立本体语言，表达能力强于OWL DL0由于本体与规则定义语言同质同源，同质法在本体与规则的集成方面有优势，但是由于规则描述语言是一种新的语言定义，为了实现规则推理，则需要开发相应的推理技术及推理机。混合法则是保持本体不变，以本体作为领域概念知识模型，并利用本体已有的概念与属性元素，针对不同的应用制定特定的规则。混合法的优点在于可以利用既有的规则推理工具的语法进行规则的构造，并连接相应的推理机进行推理。利用Jena推理机进行本体知识推理，是一种典型的混合法本体与规则集成推理。Jena是一种用来构建语义Web应用的Java框架，它为RDF、RDFS, OffL和SPARQL等应用提供开发环境，包含一个基于规则的推理引擎。使用Jena推理机制进行知识推理，就是先将推理机绑定包含知识约束的规则集，然后针对包含数据集的本体模型，推理得到包含推理结果的推理模型，最后通过对推理模型的查找，得出所需的推理结果。土地适宜性评价研究主要集中于评价因子选择、评价因子权重确定以及评价模型的构建等方面。评价因子选择、评价因子权重是专家知识在评价过程中得到应用的主要体现。不同评价因子的选择及其属性的赋值体现了专家对于评价目标切实理解。此外，对于评价因子权值的确定也表现出专家对不同评价因子于特定用途土地适宜性影响程度不同的理解，只有对各评价因子的重要性(即权重)做出正确判断，才能保证评价结果的准确性。层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP),是进行决策分析的有力工具，其应用遍布各种不同领域决策过程中所涉及的规划、最优化选择、资源分配、冲突解决、性能优化等工作。层次分析法以主观赋权的方式有效捕捉专家知识，其原理是把问题层次化，按问题性质和总目标将问题分解成不同等级层次的分析结构模型，依据模型计算解决方案的相对优劣排序，该方法被广泛应用于土地适宜性评价评价因子权重分析工作中。其基本流程是:1首先需要明确问题，依据问题的特点构建递阶层次结构(确定目标层、主准则层、次准则层)；2针对各层结构建立判断矩阵，单独计算各层次的重要性排序；3依据各层排序计算总排序，得到因子权重值。
技术实现思路
本专利技术采用本体知识表示方法构建土地适宜性评价本体，并依靠定量分析方法获取并构建适宜性评价规则，实现用于土地适宜性评价的本体库与规则库，用以支撑适宜性评价所需的基于本体的语义推理及规则推理，实现一种集成本体知识推理与层次分析计算的土地适宜性评价方法及专家系统。
技术实现思路
包括: 一种集成本体知识推理与层次分析的土地评价方法，其特征在于该方法包括以下步骤实现: 步骤10:以本体知识表示方式完成土地适宜性评价任务本体的构建； 步骤11:以空间数据服务形式提供适宜性评价相关数据，并利用空间数据服务器提供数据服务； 步骤12:结合定量分析方法中的层次分析计算，实现推理规则的获取，并基于本体进行规则形式化，完成推理规则的定制与入库存储； 步骤13:绑定本体知识模型与适宜性评价规则，对评价单元数据进行土地适宜性自动化评价。在本专利技术一实施例中，所述步骤10构建的土地适宜性评价任务本体，具体步骤如下: 步骤101:进行适宜性评价任务建模，内容涵盖所有与土地适宜性评价相关的概念术语集，包括用于进行土地适宜性评价任务建模土地适宜性评价流程相关的术语、用于评价单元土地质量特征描绘的评价因子术语； 步骤102:所述概本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种集成本体知识推理与层次分析的土地评价方法，其特征在于该方法包括以下步骤实现：步骤10：以本体知识表示方式完成土地适宜性评价任务本体的构建；步骤11：以空间数据服务形式提供适宜性评价相关数据，并利用空间数据服务器提供数据服务；步骤12：结合定量分析方法中的层次分析计算，实现推理规则的获取，并基于本体进行规则形式化，完成推理规则的定制与入库存储；步骤13：绑定本体知识模型与适宜性评价规则，对评价单元数据进行土地适宜性自动化评价。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：唐丽玉，巫建伟，陈崇成，叶晓燕，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：
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