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摘要:数字农业中大量时空数据分散在异构系统中,有着不同格式规范、概念术语、数学模型和分析推理方法。采用时空推理、本体论、语义Web和专家系统等技术建立一个数字农业时空信息管理平台,对多源、异构的农业时空数据和推理分析方法进行集中统一的规范化管理。基于该平台构建数字农业应用系统更加方便快捷。
关键词:数字农业;时空推理;专家系统
0引言
数字农业应用涉及大量的气象、环境、水文、地质、土壤等领域的时空数据。这些时空数据分散在异构系统中,有着不同的数据格式和规范,采用不同的概念和术语,基于不同的数学模型和分析推理方法。这些多领域时空信息对农业生产、决策均起着重要作用。但是以前由于缺乏高效、合理的技术手段,即使付出很高的代价,也很难将这些时空信息完整无损地共享和融合集成到数字农业应用中,在很大程度上制约了数字农业的应用发展。同时GIS等商业软件平台成本较高也不利于大规模应用推广。
为此,本文基于自主版权GIS、专家系统等系统软件,应用时空推理、本体论、语义Web、关系数据挖掘和专家系统等技术,建立一个数字农业时空信息智能管理平台,对多源、异构的数字农业时空数据和推理分析方法进行集中统一的规范化管理,便于在实际应用中进行融合、集成和共享。基于该平台快速建立起了数字化测土施肥系统、大豆种植标准化管理系统、无公害水果蔬菜栽培指导系统等一批智能应用系统。这些应用系统精确控制农田每一地块种子、化肥和农药的施用量,在提高作物产量的同时,能够实现精确控制农业生产过程,有效降低成本,充分保证农业资源科学地综合开发利用,减少和防止对环境和生态的污染破坏,保持农业生态环境的良性循环,是实现“绿色农业”的重要途径。
1主要关键技术研究现状
1.1数字农业
数字农业是在“数字地球”的基础上提出并发展的,是21世纪新型的农业模式和挑战性的国家目标,包括精准农业、虚拟农业等内容,其核心是精准农业。以3S技术应用为核心的数字农业空间信息管理平台开发研究是数字农业研究的突破口[1,2]。美国于20世纪80年代初提出数字农业的概念,它是针对农业生产稳定性差、技术措施差异程度大等情况,运用卫星全球定位系统控制位置,用计算机精确定量,把农业技术措施的差异从地块水平精确到平方厘米水平,从而极大地提高种子、化肥、农药等农业资源的利用率,提高农产量,减少环境污染。法国农业部植保总局建立了全国范围内的病虫测报计算机网络系统。日本农林水产省建立了水稻、大豆、大麦等多种作物品种、品系的数据库系统。新西兰农牧研究院利用信息技术向农场主提供土地肥力测定、动物接种免疫、草场建设、饲料质量分析等各种信息服务。同时,我国紧跟国际研究的前沿,开展了系统工程、数据库与信息管理系统、遥感、专家系统、决策支持系统、地理信息系统等技术在农业、资源、环境和灾害方面的应用研究。
1.2时空推理
近年来,时空推理(Spatio-temporalReasoning)已成为十分活跃的研究方向,在军事、航天、能源、交通、农业、环境等领域有着广泛的应用。近十年来我国国家基础地理信息中心、清华大学、解放军信息大学、中国科学院、武汉测绘科技大学、武汉大学、吉林大学等单位在时态GIS、时空数据模型、时空拓扑、时空数据库等时空推理相关领域开展了大量研究工作。
1.3时空数据标准与共享
不同领域和应用环境对时空数据的理解存在很大差异,这造成了异构时空系统集成的困难,因此时空数据共享、互操作和标准化的研究具有重要意义。这方面研究最初从空间数据入手,近期开始向时间数据和时空结合数据发展。时空数据的共享有以下方式:
(1)空间数据交换
空间数据交换的基本思想是各系统使用自身的数据格式,通过标准格式进行数据交换。目前空间数据交换标准有:SDTS、DIGEST、RINEX等国际标准;以色列的IEF、英国的MOEPSTD、加拿大的SAIF、我国的CNSDTF等国家标准;AutoDesk的DXF、ESRI的E00、MapInfo的MIF等厂商标准。尽管各GIS软件厂商提供了公开的交换文件格式来进行空间数据的转换,但由于底层数据模型的不同,最终导致不同的GIS的空间数据不能无损的共享。虽然空间数据交换仍然在使用,但效果并不理想。空间数据互操作标准是当前国际公认的,比空间数据交换标准更有前途的数据标准。
(2)基于GML的空间数据互操作
开放式地理信息系统协会(OpenGISConsortium,OGC)提出了简单要素实现规范和地理标记语言(GeographyMarkupLanguage,GML)。OGC相继推出了一整套GIS互操作的抽象规范,包括地理几何要素、要素集、OGIS要素、要素之间的关系、空间参考系统、定位几何结构、存储函数和插值、覆盖类型及地球影像等17个抽象规范,2003年1月推出GML3.10版[3]。近年来,国内外众多学者基于GML在空间数据共享等方面开展了大量研究。2001年Rancourt等人[4]将GML与先前所定义的空间标准进行比较,认为GML能有效地满足空间数据交换标准。2002年,ZhangJianting等人[5]提出了一种基于GML的Internet地理信息搜索引擎。2003年,ZhangChuanrong等人[6]在网络环境下以GML作为异构空间数据库交换共享空间数据的格式,成功实现数据的互操作。2003年,崔希民等人[7]提出了GIS数据集成和互操作的系统架构,在数据层次上实现GIS数据的集成和互操作。2003年,张霞等人[8]提出一种基于GML构造WebGIS的框架结构,给出实现框架技术。其中采用GML作为空间数据集成格式。2004年,朱前飞等人[9]提出了一种新的基于GML的数据共享解决方案。2005年,陈传彬等人[10]提出了基于GML的多源异构空间数据集成框架。GML数据类型较完整,支持厂家较多,相关研究丰富,是目前最有前景的时空数据标准。本文选择GML作为农业时空数据标准。
1.4时空本体
1.4.1本体、语义Web和OWL
本体方法目前已经成为计算机科学中的一种重要方法,在语义Web、搜索引擎、知识处理平台、异构系统集成、电子商务、自然语言理解、知识工程等领域有着重要应用。尤其是目前随着对语义Web研究的深入,本体论方法受到了越来越多的关注,人们普遍认为它是建立语义Web的核心技术。OWL是当前最有发展前景的本体表示语言。2002年7月29日,W3C组织公布了本体描述语言(WebOntologyLanguage,OWL)的工作草案1.0版。目前工作草案的最新更新为2004年2月10日的版本[11]。
1.4.2时空本体
基于本体方法对时空建模的相关研究工作如下:
1998年,Roberto考虑了作为地理表示基础的某些本体问题,给出了关于一般空间表示理论的某些建议[12]。2000年ZhouQ.和FikesR.定义了一种考虑时间点和时段的时间本体[13]。2000年,Córcoles基于XML定义了一个类似SQL的时空查询语言,该语言包含八种空间算子和三种时态算子用于表达时空关系[14]。2003年,Grenon基于一阶谓词逻辑定义了时空本体,使用斯坦福大学的Protégé环境实现[15]。2003年,Bittner等人[16]提出了用于描述复杂时空过程和其中的持续实体的形式化本体。以上工作中Grenon的时空本体研究相对完整,相关研究成果已经在网上共享,本文在此基础上开展研究,建立农业时空本体。
2主要研究内容(1)农业时空数据规范
现阶段我国还没有公认的农业时空数据标准出台。本文基于时空推理技术,研究通用性更强的时空数据表示模型,能表示气象、土壤、环境、水文、地质等各领域的农业时空数据。GML是目前公认的时空数据标准,利用上述模型扩充GML,兼容中国农业科学院的“农业资源空间信息元数据的分类及编码体系草案”等国内现有的地方性标准,构建针对数字农业中时空数据的DA-GML标准,作为数字农业基础时空数据的规范。现有的土壤、环境等基础空间数据库均支持到GML格式的转换。
(2)农业基础时空数据库
基于笔者自主开发的GIS平台建立农业基础时空数据库,该平台具有运行稳定、资源占用少、结构灵活、功能可裁减、成本较低、便于移植等特点。采用了时空推理技术,支持对空间和时空信息的表示和推理。通过DA-GML能够直接从现有系统中获取领域农业基础时空数据,主要包括土壤数据库、环境数据库、气象资料数据库、农业生产条件数据库、林业信息数据库、影像数据库等。
(3)农业时空分析方法库与农业时空知识库
时空推理是研究时间、空间及时空结合信息本质的技术,通过时空推理技术将现有面向农业领域的时空分析技术进行整合和规范化表示,形成农业时空分析方法库。对领域农业时空知识进行归纳、整理,同时通过数据挖掘方法从基础数据中提炼知识,建立农业时空知识库。
(4)农业时空本体库
在(2)、(3)中存储的数据、方法和知识需要一个有效的机制进行组织和管理。就目前技术而言,本体是表达一个领域内完整的体系(概念层次、概念之间的关联等)的最有效工具,所以本文选择建立农业时空本体库。具体包括本体获取、本体管理、本体服务与展示三个模块。使用Protégé做本体开发环境编辑。Protégé是斯坦福大学开发的基于Java的本体编辑与知识获取工具,带有OWL插件的Protégé可以支持OWL格式的本体编辑与输出。
以上三个库通过WebService方式提供基于Internet的服务,可以在线对库中信息进行维护和检索,并能无缝集成到应用系统中。
(5)系统体系结构
系统工作原理如图1所示。首先,外部系统的时空数据转换成GML格式(现在绝大多数系统支持该数据标准),进入农业基础时空数据库。通过本体获取与编辑模块将时空数据和时空知识整理,形成本体库。外部系统的请求通过WebSer-vices发给仲裁者,仲裁者区分各类情况调用三个库调用服务、提取数据和执行操作,结果返回给用户。
(6)基于平台开发农业生产智能应用系统
基于数字农业时空信息管理平台建立数字化测土施肥系统、作物种植标准化管理系统、无公害水果蔬菜栽培指导系统等一批农业生产智能应用系统,解决实际问题。
3相关系统对比分析
3.1数字农业空间信息管理平台
平台基于信息和知识支持的现代农业管理的集成技术,对农田信息进行动态采集、分析、处理和输出,从而根据农田区域差异、农事安排进行模拟分析、决策支持管理和指挥控制,并对农业生产过程的区域差异进行精确定位、动态控制等定量操作[17]。
3.2全国农业资源空间信息管理系统
全国农业资源空间信息管理系统(NASIS)实现对全国农业资源空间信息的查询分发,具有系统管理、动态数据字典、数据检索、查询、数据分发、制图、报表统计、数据分发等功能。该系统已经用于全国农作物遥感监测、农业资源调查、农业科研和农业政策信息支持服务等方面[18]。
3.3中国西部农业空间信息服务系统
计算机技术、互联网技术的迅速发展为建立基于Web的中国西部农业空间信息服务系统提供技术支撑。本文从西部农业空间信息服务系统的数据库构建开始,全面地介绍了系统的运行模式和数据库访问技术,详细论述了系统的总体结构、平台环境和开发实现等。
(1)基于平台提供的开发框架,能方便、高效地建立大量的数字农业智能应用系统,基层农业科技人员也能快速开发出技术含量高的应用系统,各应用系统能互通、共享,便于升级维护。
(2)由于大量的底层服务、数据、知识和方法由平台集中统一提供,简化了开发数字农业应用软件的工作,节约了成本。
4结束语
数字农业时空信息管理平台从系统目标、适用范围、采用技术、系统接口等方面不同于任何现有的基础农业空间数据管理平台,是一个概念全新的系统,定位于基础农业空间数据管理平台的上层,更便于开发数字农业应用。其中的本体库等机制为将来建立农业时空数据网格奠定了良好的基础。
参考文献:
[1]于淑惠.数字农业及其实现技术[J].农业图书情报学刊,2004,15(7):5-8.
[2]唐世浩,朱启疆,闫广建,等.关于数字农业的基本构想[J].农业现代化研究,2002,23(3):183-187.
[3]Geographymarkuplanguage(GML)[EB/OL].(2003).
[4]RANCOURTM.GML:spatialdataexchangefortheinternetage[D].NewBrunswick:DepartmentofGeodesyandGeomaticsEngineering,UniversityofNewBrunswick,2001.
[5]ZHANGJianting,GRUENWALDL.AGML2basedopenarchitectureforbuildingageographicalinformationsearchengineovertheinternet[DB/OL].(2002).
[6]ZHANGChuanrong,PENGZhongren,etal.GMLbasedinteroperablegeographicaldatabases[DB/OL].(2003).
[7]崔希民,刘清旺,谢传节,等.基于GML的多源异构空间数据集成和互操作[J].矿山测量,2003(3):47-49.