空间信息语义网格
面向高层次应用的点云数据结构化及语义化表达研究

面向高层次应用的点云数据结构化及语义化表达研究点云数据是一种重要的三维数据表示形式,它由大量的离散点组成,通常用于描述真实世界中的物体表面或环境。
在许多领域,如计算机视觉、机器人技术、地理信息系统等,点云数据都扮演着至关重要的角色。
然而,点云数据的非结构化和无序性给其应用带来了很大的挑战。
如何对点云数据进行结构化处理,并实现语义化的表达,一直是学术界和工业界共同关注的研究方向之一。
1.点云数据的特点点云数据是由大量的离散点组成的,每个点包含空间坐标信息和可能的属性信息。
这种数据表示形式具有高度的灵活性和真实性,能够精确地描述物体的表面细节和环境的空间结构。
然而,由于点云数据的无序性和非结构化特点,使其难以直接用于高层次的应用,例如物体识别、场景分割、路径规划等。
2.点云数据的结构化处理为了克服点云数据的非结构化特点,研究者们提出了许多方法和算法,对点云数据进行结构化处理。
其中,最常见的方法包括网格化处理、基于特征的描述和深度学习方法。
在网格化处理中,点云数据被转换为规则网格的形式,从而方便后续的分析和处理。
而基于特征的描述则是通过对点云数据的局部特征进行提取和描述,从而实现对点云的结构化表达。
近年来深度学习方法的发展也为点云数据的结构化处理提供了新的途径,例如基于卷积神经网络的点云处理方法已经取得了一系列的突破,使得点云数据得以高效地进行结构化处理。
3.点云数据的语义化表达除了结构化处理外,对点云数据进行语义化的表达也是十分重要的。
语义化表达是指将点云数据中的每个点赋予相应的语义标签或分类信息,从而实现对点云数据的语义理解和应用。
在实际应用中,语义化表达可以帮助机器识别不同的物体或环境,并做出相应的决策。
研究如何实现点云数据的有效语义化表达是当前研究的热点之一。
4.个人观点与展望在我的观点看来,面向高层次应用的点云数据结构化及语义化表达研究是一项既具有挑战性又具有重要意义的工作。
通过结构化处理和语义化表达,点云数据得以更好地应用于各种实际场景中,为人工智能、自动驾驶、智能制造等领域的发展提供了重要的支持。
空间数据结构的名词解释

空间数据结构的名词解释随着科技的快速发展和信息化的进程,大量的空间数据被生成和使用。
为了高效地处理这些数据,空间数据结构应运而生。
空间数据结构是一种用于组织和管理空间数据的方式,它可以帮助我们更好地理解和利用这些数据。
本文将对一些常见的空间数据结构进行解释和介绍。
1. 网格(Grid)网格是将空间划分为规则的网格单元的一种数据结构。
每个网格单元都具有固定的大小,并且覆盖了整个空间范围。
通过将空间数据映射到网格单元中,我们可以更方便地进行空间查询和分析。
网格结构常用于空间数据索引和空间数据压缩等应用。
2. 四叉树(Quadtree)四叉树是一种用于划分二维空间的树状结构。
该结构以一个根节点开始,根节点表示整个空间范围。
每个节点又可以分裂为四个子节点,每个子节点表示父节点的四个象限(东北、东南、西南和西北)。
通过不断分裂,四叉树可以将空间划分为一系列不同大小的矩形区域。
四叉树常用于空间索引、碰撞检测、地理信息系统等领域。
3. 八叉树(Octree)八叉树是一种用于划分三维空间的树状结构。
与四叉树类似,八叉树以一个根节点开始,表示整个空间范围。
每个节点可以分裂为八个子节点,每个子节点表示父节点的八个子空间。
通过递归分裂,八叉树可以将三维空间划分为一系列不同大小的立方体区域。
八叉树常用于三维空间索引、体积渲染、计算机图形学等领域。
4. kd树(k-d tree)kd树是一种用于对多维空间进行划分的树状结构。
kd树以一个根节点开始,根节点表示整个多维空间。
每个节点可以根据某个维度的值对空间进行分割,例如在二维空间中可以选择x轴或y轴进行分割。
通过递归分割,kd树可以将多维空间划分为一系列不同大小的超矩形区域。
kd树常用于多维空间索引、范围查询等领域。
5. R树(R-tree)R树是一种用于建立空间索引的树状结构。
R树的每个节点表示一个矩形区域,根节点表示整个空间范围。
通过递归地将矩形区域合并或分裂,R树可以自适应地调整树的结构以便更好地表示空间数据。
语义网格本体论技术在网络精确搜索方法探析

法对 网络信息的精确 、 智能检索方式进行研究 , 实现 情况下 即能执行服务器任务 ,为客户端提供 服务器 快速为海量文本信息建立分类 目录有效地组织网上 接 口,使用户可 以向服务器发 出查询请求和看检 索
海 量信息 ,在检系统 中扩展用户的检索需求 以理解 结果 ; 同时 自身也能接收来 自其他客户机的请求 , 检
元数据来描述网格 中的信息 ,对信息和服务进行了
收 稿 日期 :0 2 0 — 7 2 1— 3 0
作者 简介 : 芬(98 ) 女 , 黄丽 17一 , 广东普 宁人 , 工程师 , 师 , 讲 工学硕士学位 , 主要研究领 域为计算机 网络及信 息处理 。
7 2
《 装备制造技术} 02 2 1 年第 6 期
机 机 器 用 于 识别 语 义 的 词典 或辞 海 。语 义 网格使 用
G u l— l d g ntl Fo i 搜索技术 的特点是 : ea o n
() 1 简单 , 无需 维护 , 局部节点失效不 影响系统 很好 的定义 , 可以更好地让计算机和人们协同工作 , 性 能 ; () 2 效率高, 延时小 , 总是走最短最快 的路径 ; 其关键之 处 , 是把所有 的资源 , 就 包括服务 , 都用一
13 Gn tl — lo i . uel Fo dn a g搜 索技术
1 相 关 技 术
G u l— l d g n tl F oi 搜索技术 比较 简单 , ea o n 不用对维 护网络 的拓扑结构和相关 的路 由进行计算 , 仅要求
将接收到信息的节点 以广播方 式转发到各数据包 。ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 例如 , 源节 点希 望 发送 一 段 数据 给 目标 节 点 , 源节 点 11 语 义本 体论 . 首先 通过网络将数据副本传送 给其每个邻居节点 , 语 义 本 体论 , 是语 义 网格理 论 的基 础 , 编制 者 即 把 一 整 套对 某 一 领 域 中 的表 述 的词 和术 语 组 成 等级 每个 邻 居 节点 再 将数 据传 送 给 各 自的 除发送 数据 来 如此继续下去 , 直到数据传送 目 条 目, 同时规定条 目的特性及其之间的关系 , 这些词 的节点之外的其他 。 为止。 和术语被称为元数据 ,语义本体也可 以看作是计算 标节点或者数据设定的生存期限为 0
语义网、语义网格和语义网络

等 。语 义 网就是 想弥补 这 方面 的不 足 , 网页扩 展 了 为
1 语 义 网
1 1 语 义 网的概 念 .
随着互 联 网 的飞速发 展 和广泛 应用 , 其缺 陷也 逐
渐暴露出来 , 如搜索 引擎智能程度低 , 网页功能单调
计算机 可处理 的语 义信 息。互 联 网 的创始 人 T i m Bres e 20 enr. 于 00年 l e L 2月 l 日在 X 0 0的会 8 M 0 议上正式提 出语义网 , 他对语义 网的定义如下 : 语 “ 义 网是 一个 网 , 它包 含 了文档 或 文 档 的一 部 分 , 述 描 了事物问的明显关 系, 且包含语义信息 , 以利 于机器 的 自动处理 ” 。语义 网 的 出发 点是 通过 改 变 现 有互 联 网依 靠文字 信 息来共 享资 源 的模式 , 过本 体来 描 述 通 语义信息 , 达到语义级 的共享 , 提高 网络服务 的智能 化、 自动化 。 20 年 Tm Bre . 01 i enr ke为未来 的 We s b发展提 出了 基 于语义 的体 系结构 , 其体 系结构 中, 一层 是 U i 在 第 n - cd 和 U I它是整个 语义 We oe R, b的基 础 , n oe 统 一 U id( e 编码 ) 处理资源 的编码 ,R( U I统一资源标识 ) 负责标 识资 源 ; 二层是 X L+ 第 M 名空 间 +X L模 式 , M 用于 表示数 据 的内容和结构 ; 第三层是 R F+ D D R F模式 , 用于描述资
移动社交网络中的空间语义挖掘技术研究

移动社交网络中的空间语义挖掘技术研究第一章:引言随着移动社交网络的迅速发展,人们已经离不开社交网络和移动设备,成为现代生活的一个重要组成部分。
广泛的社交网络应用使得人们可以随时随地与朋友、家人和同事保持联系,并分享和交流信息。
移动社交网络提供了一个广阔的空间,使得人们的互动更加便捷和实时,同时也引发了一个新的挑战,即如何挖掘这些社交网络中的有用信息。
传统的社交网络分析方法主要关注节点之间的关系和网络拓扑结构,忽视了节点和环境之间的空间关系。
而空间语义挖掘技术可以从多个角度揭示移动社交网络中节点和环境之间的关系,为社交网络分析提供更加深入和全面的视角。
本文将对移动社交网络中的空间语义挖掘技术进行深入探讨,以期更好地理解和利用移动社交网络中的信息。
第二章:移动社交网络中的空间语义挖掘技术2.1 空间语义挖掘概述空间语义挖掘是一种从空间数据中挖掘其语义信息的技术,它将地理位置和语义信息相结合,从而增强了对空间数据的理解和分析能力。
在移动社交网络中,空间语义挖掘可以揭示移动用户的位置和行为之间的关系,同时也可以揭示移动用户和周围环境之间的关系。
2.2 空间语义挖掘在移动社交网络中的应用2.2.1 定位和轨迹分析移动用户的位置信息是移动社交网络中非常重要的一个维度,通过对用户的位置进行分析,可以得到更加精准的用户行为信息。
定位技术可以精确地获取用户的位置信息,轨迹分析则可以对用户的运动趋势进行分析和预测。
2.2.2 社交关系挖掘空间语义挖掘可以揭示移动用户之间的社交关系,尤其是在面对大量的数据时,可以通过对空间位置的分析来揭示潜在的社交关系。
社交关系分析可以帮助人们更好地理解社交网络中的节点和网络结构。
2.2.3 地理标记推荐空间语义挖掘还可以用于地理标记(geotagging)推荐,即根据用户的位置和行为推荐相关的地图标记,这在移动应用中具有很大的价值。
这也是近年来常见的一种商业应用。
第三章:空间语义挖掘的技术手段3.1 地理信息系统(GIS)地理信息系统是一种用于处理和分析地理数据的技术,其中包括空间数据的管理、处理和分析。
空间信息网格SIG:新一代的空间信息基础设施和服务框架

学技 术大 学在 读 博士 研 究 生 。 要 研 究 方 向 为 地 主 理 信 息 系 统 和 空 间 信 息 网格。 通 讯 作 者 : 宁 (9 3 , 景 16 一) 男, 重庆人 , 教授 , 博士 , 博 士 生导 师 ,主 要 从 事地 理 信息系统和数据库研究 。
0 刘云翔 (98 , 17 一)
男 。 西 抚 州 人 , 防 科 江 国
I f r ai n I fa tu t r n e vc r m e r n o m to n r sr c u e a d S r ie F a wo k
L U Yu - in , I I n xa g JNG n , HE u T Nig C N L o,ANG Yu ( col f l t ncS inea dE gneig N t nl nvri f ee s eh ooy C agh Sh o o e r i ce c n n ier , ai a U iesyo f e cnlg, hn sa E co n o t D n T 4 0 7 ,hn ) 10 3 C ia
网格环境中一种基于语义的空间信息资源管理方法

网格环境中一种基于语义的空间信息资源管理方法
唐波;彭月英
【期刊名称】《广西科学院学报》
【年(卷),期】2009(025)003
【摘要】以优化空间信息管理为目标,在网格中引入本体技术,提出一种基于语义的空间信息资源管理方法.该方法很好地结合了基于元数据方法管理的优点,又提高了资源发现的效率.该方法在管理空间信息方面具有优越性和可行性.
【总页数】3页(P213-215)
【作者】唐波;彭月英
【作者单位】广西师范学院计算机与信息工程学院,广西南宁,530023;广西师范学院计算机与信息工程学院,广西南宁,530023
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.一种基于语义相似度的信息资源语义聚类算法 [J], 熊芳;黄宏斌;黄玉成;冯嵩;胡建中
2.网格环境中一种基于行为的互信决策模型 [J], 刘英戈;张基温
3.网格环境中一种基于SPKI证书的授权模型 [J], 王茜;杨广超
4.网格环境中一种改进的蚁群任务调度算法 [J], 黄漾;李肯立;曾文
5.基于语义网格的高校信息资源共享探索 [J], 苗丽;彭月英;裴国庆
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语义网格在生物医学领域应用研究进展

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气预报 的 区别 ,因为没有 可靠 的方 法 来处 理其 中的
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机器 有更强 的能力 去处 理和 “ 理解 ”数 据 时 ,我 们
将看 到很 多重要 的新功 能 。例 如某 人 想报 名参 加 一 个研讨 会 ,计算机 就可 自动地 为其 制定 最 佳 日程 和 路线 以及预 定酒店 等 。 互联 网的创始人 Tm en r L e 2 0 i B res e 在 0 0年提 出 .
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然后对选定的 *+, 节点进行信息的读取和加工后 返回结果, 这是用户应用对 信 息 进 行 “ 拉” 的过 程。通过这种方法, 任何领域的用户都可以使用 所有在资源信息库中注册的不同节 点的 *+, 信 息。由于信息的注册和读写是基于本体的, 所以是 在语义层进行的, 语义信息的载体2本体自始至终 发挥着主导的作用, 保证了用户的语义被忠实地贯 彻到每一个环节, 避免了用户需求的语义失真, 实 现了基于语义的集成和互操作。
[ F] K(3.+’3 再次修改了网格的概念 : 网格是分布并 行的资源系统, 它使用标准、 开放、 通用协议和界
面来提供非凡的服务。 从上述定义的演变可以发现, 网格的定义从系 统组成逐步演变为描述其本质内涵— — —分布资源 和服务的共享。在网格结构的研究中, 影响较大的 是美国 &<(L6. 项目提出的 “漏斗” 模型, 它包含网 格纤维层、 网格连接层、 网格资源层、 网格聚集层和
导出。通过两次转换后网
格系统屏蔽了各个节点本体的特性, 对用户呈现 出一个虚拟和单一的语义资源, 保证了用户对资 源使用的透明性。具体描述如下。 空间信息语义网格利用 -./(%01’ 部件和本地 本体对具体的 *+, 系统进行语义封装。其中本地 本体是本 地 *+, 系 统 的 知 识 库, 它描述了本地 ( 领域) 地理信息团体 ( *+5 ) 对世界的共享观点, 而 -./(%01’ 则将本体中的概念与底层的 *+, 数据 联系起来, 这样就利用本地本体将 *+, 系统封装 起来, 对外显示出用本体概念描述的地理世界。 在此基础上, 空间信息语义网格的资源管理采用 推和拉相结合的方法进行资源管理和调度
[ #] 网格应用层五层结构 。其中核心部分是聚集层, 这层的作用是将资源层提交的受控资源汇集在一
起, 供虚拟组织的应用程序共享、 调用。为了对来 自应用的共享进行管理和控制, 聚集层提供目录服 务、 资源分配、 日程安排、 资源代理、 资源监测诊断、 网格启动、 负荷控制、 账户管理等多种功能。总之, 网格应用的目的是使用户通过网格透明地调用网 格上的各种信息和相应的服务, 充分利用网格上的 所有适用的设备对用户的问题进行计算, 使其不需
万方数据 项目来源: 国家 CBD 计划资助项目 ( !$$DEE#D!$C$ ) 。
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武 汉大学学报・信息科学版
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购置昂贵的设备便可实现自己的需求。 从上述分析可以看出, 目前网格的研究主要 集中在解决不同硬件资源的连接上, 以便用户可 以透明和无缝地使用网格上的所有硬件资源。但 对于空间信息系统来说, 仅仅做到这一步是不够 的, 更重要的是解决语义异构, 实现语义信息的共 享, 使得不同行业的空间信息系统在纳入网格系 统时就必须考虑语义的差异。 ! $ "# 本体 在空间信息系统领域, 根据人们对同一地理 对象的观点的异同将其分为不同地理信息团体 %&’ ( )*+,-./0.1 023+45./0+2 6+55720/0*, ) 。一个 %&’ 是共享相同地理本体的空间数据的提供者和 用户组, 在每个 %&’ 内部, 本体被视为共享的知 识库。而不同 %&’ 的本体之间存在着信息和服 务交流的需求, 就产生了空间信息系统语义层集 成和互操作问题。
一个本体是一个共享概念化模型的形式化和显式
[ 99 ] 的说明规范 。 “ 概念化模型” 表示现实世界中
被研究客体的抽象; “ 显式” 意味着概念类型的使 用及使用的约束有明确的定义; “ 形式化” 指本体 应该是机器可以理解的, 即计算机应该能够解释 信息提供的语义; “ 共享” 表明本体描述的知识是 被团体共同认可的, 而不仅仅是个体观点的表达。 因此本体由一组概念和概念之间的关系组成, 形 式上表现为关于概念的词汇表。 本体结构是按层次方式组织的, 本体的概念 ( 类) 之间存在同义关系和蕴含关系。同义关系 表示两个概念 ( 类) 语义相同, 蕴含关系表示两个 概念 ( 类) 是继承关系。图 9 描述了一个根据林
收稿日期: !$$%@$A@!B 。
[ D I A] [ !]
无法回答或做出不正确的回答。为此, 本文首次 将本体 ( (/+(<(J:) 引入网格系统, 力图构造一个具 有语义共享的空间信息语义网格系统。
!" 网格与本体
! = !" 网格的概念与结构 [ B] #""C 年, K(3.+’3 首次提出了网格的概念 : 一个计算网格是一个提供可靠、 稳定、 普及和廉价 使用高端计算能力的软硬件基础设施。!$$$ 年,"# 实例分析
在土地利用分析中, 林业部门根据 《 中华人
[ "7 ] 民共和国森林法实施条例》 把林地分为包括郁
闭度为 #3 8 以上的乔木林地以及竹林地、 灌木林 地、 疏林地、 采伐火烧迹地、 未成林造林地、 苗圃地 和宜林地。而农业部门根据 《 中华人民共和国草
[ "9 ] 原法》 把草原分为天然草原和人工草地, 其中
文献标识码: E
空间信息语义网格
李德仁# G 崔G 巍!
( #G 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 武汉市珞喻路 #!" 号, %D$$F" ) ( !G 武汉大学遥感信息工程学院, 武汉市珞喻路 #!" 号, %D$$F" )
摘G 要: 在分析本体和网格技术的基础上, 针对空间信息系统对信息语义的特殊要求, 提出了空间信息语义网 格的概念, 并用本体构造了空间信息语义网格体系结构。 关键词: 网格; 语义; 本体; 空间信息系统; 互操作 中图法分类号: H!$C
G G 借助 1/+’3/’+ 技术, 空间信息系统实现了地 域空间信息的对外发送, 但各个地域的空间信息 系统往往仅存储当地的空间信息, 目前尚无任何 一个空间信息系统拥有地球上全部的海量信息。 为获取所需的资源, 用户只能人工地从大量的空 间信息系统网站中逐个查询, 这样不仅浪费时间, 而且由于缺乏目的性, 用户往往无法获得需要的 信息。为解决这个矛盾, 需要建立开放分布的跨 地区、 跨行业的网络化空间信息系统, 使用户透明 地使用 网 络 上 所 有 的 空 间 信 息 资 源。 网 格 应 [ #] 用 的兴起为该问题的解决提供了较为理想的 方案。网格是把整个 1/+’3/’+ 整合成一台巨大的 超级计算机, 实现计算资源、 存储资源、 数据资源、 信息资源、 知 识 资 源、 专家资源的全面共享 。 网格的根本特征并不是它的规模, 而是资源共享, 消除资源孤岛。这种开放透明的共享资源模式决 定了网格与空间信息系统结合的必然性 。目 前, 空间信息网格的研究主要集中在解决不同计 算资源的连接上, 以便用户可以透明和无缝地使 用网格上的所有资源。这种解决问题的途径在科 学计算领域是成功的, 但对空间信息系统来说, 仅 仅把它们无缝地连接起来是不够的。由于人们对 世界认知的不同, 导致对同一地理现象观察和描 述会侧重于对象不同的侧面, 从而产生观点上的 差异, 形成语义异构。不同行业的空间信息系统 对同一个概念的语义解释往往有很大的差别, 如 果不考虑这种语义的差异, 就可能对用户的要求
[ 8, 9" ] 在关于本体的定义 中, 被广泛接受的是: [ (]
认知模型映射成计算机能够处理的形式, 使计算 机掌握了分析、 加工和传递语义信息的能力。如 果把本体与网格结合起来, 就可能构造一个基于 语义的空间信息语义网格, 为实现基于语义的空 间信息系统的集成和互操作开辟新途径。
"# 基于本体的空间信息语义网格
" $ !# 空间信息语义网格的概念 经过综合分析, 笔者认为, 空间信息语义网格 就是在利用现有的空间信息基础设施、 空间信息 网络协议规范的基础上, 引入描述空间信息语义 的本体系统, 为用户提供基于语义的一体化空间 信息应用服务的信息平台。在这个平台上, 空间 信息处理是基于语义和分布式协作的, 用户可以 在空间信息的语义层从单一的逻辑门户透明地对 所有空间信息资源实现基于语义的访问。空间信 息语义网格追求的最终目标是把 &2/*42*/ 上的空 间信息服务站点在语义层连接起来, 实现基于语 义的集成和互操作。 " $ "# 语义网格的体系结构 为了构造语义网格系统, 笔者把本体全面引 入网格的体系结构, 形成了基于本体的空间信息 语义网格体系结构。语义网格分为三个大的层 次: 用户应用层、 网格管理层和网格基础层, 各个 层次又由更细微的层次构成, 如图 ! 所示。
[ 9! ] 业部土地分类原则 建立的本体系统的层次结
构。
图 9: 系统本体层次模型 ;0)$ 9: <46=0/*6/74* +3 >2/+1+)?
从图 9 可以看出, 本体类之间的关系通过类 的层次结构表示; 而类的语义通过该类的属性和 属性值表示, 这样就把本体类的内涵和类之间的 关系显式和形式化地表达出来。 构造一个本体, 万方数据 意味着将人类对客观世界的
天然草原包括草地、 草山和草坡, 人工草地包括改 良草地和退耕还草地。因为依据的法规不同而导 致两个部门在进行土地利用分类时常常产生分 歧, 比如对于亚热带丘陵山地, 林业部门将其划为 宜林地, 而农业畜牧部门将其划为草山、 草坡。这 就造成同一块土地在不同的部门有语义不同的分 类, 彼此很难进行集成和互操作。本文为了解决 这一类矛盾, 消除语义冲突, 在建立林业本体系统 和农业本体系统的基础上构造一个通用本体系 统, 从而建立一个基于语义的网格系统, 使得相关 概念在不同部门本体系统之间可以进行语义转 换, 从而实现基于语义的集成和互操作。 本体是一个共享概念化模型的形式化和显式 的说明规范, 由一组概念和概念之间的关系组成, 形式上表现为关于概念的词汇表。本体结构是按 层次方式组织的, 本体的概念 ( 类) 之间存在同义 关系和蕴含关系。同义关系表示两个概念 ( 类) 语义相同, 蕴含关系表示两个概念 ( 类) 是继承关 系。 根据上述分析分别建立林业和农业本体系统, 林业本体系统包含两层类层次结构。林地类是有 林地、 竹林地、 灌木林地、 疏林地、 迹地、 未成林造林 地、 苗圃地和宜林地类的父类; 而农业本体系统中, 存在三层类层次结构, 草原类包括天然草原和人工 草地类。天然草原类是草地、 草山和草坡等类的父 类, 人工草地类是改良草地和退耕还草地类的父 类。建立通用本体就是求不同本体系统的并集的 过程, 具体步骤分为两步: ! 求两个本体系统的