形态本体及其在地理空间数据发现中的应用研究

• 作者: 侯志伟 孙凯 潘鹏 王东旭 罗侃 诸云强
• 来源期刊: 地球信息科学学报
• 关键词: 地理空间数据 形态特征 语义异构 数据发现 本体
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 地球信息科学理论与方法
• 页码范围: 1011-1021
• 页数: 11页
• 字数: 10833字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1047.2016.01011

摘要

地理空间数据语义异构是实现数据关联、数据智能推荐和精确发现的主要瓶颈。地理空间数据本体被认为是解决地理空间数据语义异构的有效方法。形态特征是地理空间数据(除时空、要素内容外)的重要特征，是地理空间数据本体的重要研究内容。本文首先在系统分析地理空间数据形态特征的基础上，提出地理空间数据形态特征的概念体系。然后，建立地理空间数据形态本体模型，提出形态信息的本体表示方法，并构建地理空间数据形态本体。最后，基于形态本体的本体库，利用Jena本体推理技术，开发地理空间数据语义检索原型系统，并将形态本体应用于国家地球系统科学数据共享平台的元数据检索中。实验结果表明，地理空间数据形态本体可以有效地解决数据形态特征的语义异构，提高数据发现的查全率和查准率。本文的研究方法和成果对解决其他领域数据的语义异构，有重要的参考意义。