CN101877001A - 基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及空间信息服务技术领域，尤其涉及一种基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述方法。本发明确定遥感信息处理服务领域本体的组成；利用本体建模工具分别建立遥感信息处理服务分类本体、遥感信息本体、服务质量本体、服务安全本体，并以OWL语言表达上述领域本体；确定遥感信息处理服务语义描述的内容；对OWL-S服务语义描述模型进行扩展；形成基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述模型。本发明结合遥感信息处理服务的领域特征，建立了遥感信息处理服务领域本体，并利用其对OWL-S进行了扩展，形成了基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述模型，从而克服了OWL-S在服务质量、服务安全以及领域知识方面对遥感信息处理服务语义描述的不足。

Description

基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述方法

技术领域

本发明涉及空间信息服务技术领域，尤其涉及一种基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述方法。

背景技术

从上世纪90年代末至今，面向服务架构作为一种分布式信息系统体系架构，逐渐被引入到包括空间信息科学领域在内的各个应用领域。Web服务技术作为面向服务架构的主流实现技术，极大地推动了空间信息以服务的形式进行共享、互操作和集成应用。同时，随着对地观测技术的高速发展，大量的遥感数据以及各种遥感信息处理功能以服务的形式分布在互联网上，为各遥感应用领域和部门之间提供信息的共享和互操作。然而，由于遥感信息处理的数据源多样性、流程的复杂性、种类多样性、关系复杂性这些领域特点以及不同的应用部门对遥感信息服务的认知侧面的不同，造成了难于对遥感信息处理服务进行一致性语义理解的问题。这一问题最终导致服务发现的查全率和查准率不高，阻碍了遥感信息处理服务的共享和互操作。为解决遥感信息处理服务的语义理解不一致性问题，遥感信息处理服务的语义描述十分重要，而建立遥感信息处理服务的语义描述模型就是实现遥感信息处理服务语义描述的关键，它是基于语义进行遥感信息处理服务搜索，实现遥感信息处理服务语义互操作的基础。

本体作为“共享概念模型的明确形式化规范说明”，能够捕获领域知识，确定该领域内共同认可的词汇，通过概念之间的各种关系来描述概念的语义，提供对该领域知识的共同理解，为领域知识的共享提供形式化方法，使人和计算机以及计算机和计算机之间能够相互理解和交流，并能基于语义进行推理。因而，本体的出现为遥感信息处理服务一致性的语义理解提供了可行的解决方法，尤其是本体的形式化特点，能够让计算机理解概念的语义，基于共同的理解进行交流和互操作，能够基于服务的语义进行服务的查询和检索，为服务的语义互操作提供基础。

国际上对服务语义描述的研究一直以来都是一个热点问题，并且已经有相关的服务语义描述模型或语言问世，主要包括开放地理信息协会OGC定义的OGC OWS和语义Web服务领域的服务语义描述模型或语言：WSDL-S、OWL-S、WSMO。这四种服务语义描述模型在服务语义描述方面各有优势和不足。但是服务从来都是跟领域相关的，服务的语义必然离不开相关领域的知识。以上四种服务语义描述模型，除了OGC OWS是与地理信息领域相关的以外，其余的都是通用处理服务的语义描述模型，并没有跟特定领域关联起来。尽管OGCOWS是领域相关的服务描述模型，在地理信息服务的语义描述方面却仍然存在着不足，它仅仅描述了服务的抽象层次，缺乏对服务的输入、输出语义的描述，不支持服务的组合。虽然OWL-S和WSMO都引入了本体来描述服务的语义，但它们只提供了一个服务的通用语义描述框架，不具备领域针对性，没有建立特定领域的本体来建模领域知识。因此，上述四种服务的语义描述模型都不能很好的适应遥感信息处理服务的语义描述。针对上述问题，本发明结合遥感信息处理服务的领域特点，建立遥感信息处理服务的领域本体，研究遥感信息处理服务的语义描述内容，对OWL-S服务语义描述模型进行扩展，形成基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述模型。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述方法，以解决现有服务描述语言或模型在遥感信息处理服务服务语义描述上的不足以及缺乏领域知识的缺陷。

为达到上述目的，本发明采用如下的技术方案：

基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述方法，包括以下步骤：

①根据遥感信息处理服务的领域特征，确定遥感信息处理服务领域本体的组成；

②在分析遥感信息处理服务领域本体的组成基础上，利用本体建模工具分别建立遥感信息处理服务分类本体、遥感信息本体、服务质量本体、服务安全本体，并以OWL语言表达上述领域本体；

③结合遥感信息处理服务领域特征，确定遥感信息处理服务语义描述的内容；

④从遥感信息领域知识的角度、服务质量角度、服务安全角度对OWL-S服务语义描述模型进行扩展；

⑤形成基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述模型。

步骤①中所述的遥感信息处理服务领域本体包括遥感信息本体、遥感信息处理服务分类本体、服务质量本体、服务安全本体四个本体。

步骤③中所述的遥感信息处理服务语义描述的内容包括遥感信息处理服务的分类语义、功能语义、质量语义、安全语义和执行语义。

本发明具有以下优点和积极效果：

1)结合遥感信息处理服务的领域特征，确定了遥感信息处理服务领域本体的组成；

2)建立了遥感信息处理服务领域本体；

3)确定了遥感信息处理服务的语义描述内容，包括：遥感信息处理服务的分类语义、输入/输出/结果/影响(IOPES)的语义、安全语义、质量语义、处理精度语义；

4)对OWL-S服务语义描述模型进行了扩展，使其具备遥感信息处理服务领域知识，建立了基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述模型，克服了OWL-S在遥感信息处理服务语义描述上的不足及领域知识缺乏的缺陷。

附图说明

图1是本发明提供的基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述方法的流程图。

图2是本发明提供的基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述模型图。

其中，

S1-确定遥感信息处理服务本体的组成、S2-建立遥感信息处理服务本体、S3-确定遥感信息处理服务语义描述内容、S4-对OWL-S服务语义描述模型进行扩展、S5-形成基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述模型。

具体实施方式

下面以具体实施例结合附图对本发明作进一步说明：

本发明提供的基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述方法，具体采用如下技术方案，参见图1，包括以下步骤：

S1：根据遥感信息处理服务的领域特征，确定遥感信息处理服务领域本体的组成；

S2：在分析遥感信息处理服务领域本体的组成基础上，利用本体建模工具分别建立遥感信息处理服务分类本体、遥感信息本体、服务质量本体、服务安全本体，并以OWL语言表达上述领域本体；

S3：结合遥感信息处理服务领域特征，确定遥感信息处理服务语义描述的内容；

S4：从遥感信息领域知识的角度、服务质量角度、服务安全角度对OWL-S服务语义描述模型进行扩展；

S5：形成基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述模型。

下面对上述步骤进行详细描述：

步骤S1中根据遥感信息处理服务的领域特征，确定遥感信息处理服务领域本体的组成，该组成包括遥感信息本体、遥感信息处理服务分类本体、服务质量本体、服务安全本体四个本体。遥感信息处理服务分类本体对遥感信息处理服务类别概念之间的关系进行建模，描述了遥感信息处理服务的分类语义；遥感信息本体用于描述遥感信息处理服务的功能语义，包括处理服务的输入、输出、条件、结果/影响的语义；服务质量本体用于描述服务的质量语义，包括服务响应时间、服务所允许的数据量、服务的稳定性、可靠性以及服务所能够达到的处理精度；服务安全本体描述服务安全的语义，表达处理服务所采用的安全策略。如对于图像精纠正服务而言，图像精纠正服务与图像系统校正服务都是图像纠正服务的子类，处理的是遥感图像的空间属性，是图像系统校正服务的后续处理，图像精纠正服务是一个复合服务，由坐标变换服务和图像重采样服务按顺序完成，这些内容都在遥感信息处理服务分类本体中得到描述；图像精纠正服务的输入、输出、条件、结果/影响的语义所需要的所有概念及关系都在遥感信息本体中得到描述；图像精纠正服务的质量语义的描述所需的时间、数据量、稳定性、处理精度及精度模型等概念和关系都在服务质量本体中得到描述；而图像精纠正服务的安全语义所需的概念和关系都在安全本体中得到描述。

步骤S2中本体建模工具采用Protégé，分别建立遥感信息处理服务分类本体、遥感信息本体、服务质量本体、服务安全本体，由于OWL(Web Ontology Language)语言是W3C开发的一种网络本体语言，用于对本体进行语义描述，所以采用OWL语言表达上述领域本体。

本模型中所建立的遥感信息处理服务分类本体为

http://www.RemoteSensingProcessing.com/ServiceTaxonomy.owl；

遥感信息本体为

http://www.RemoteSensingProcessing.com/RemoteSensingInformation.owl；

服务质量本体为http://www.RemoteSensingProcessing.com/ServiceQuality.owl；

服务安全本体为http://www.RemoteSensingProcessing.com/ServiceSecurity.owl。

步骤S3中结合遥感信息处理服务领域特征，确定遥感信息处理服务语义描述的内容，所述内容主要包括遥感信息处理服务的分类语义、功能语义、质量语义、安全语义和执行语义，具体参见下表所示的遥感信息处理服务语义描述内容。

遥感信息处理服务的分类语义解决服务属于哪一类型服务的问题，主要包括服务的名称、服务所属分类名称、服务的分类编码、服务分类统一资源标识符；遥感信息处理服务的功能语义主要包括处理执行的前提条件、输入输出参数、处理执行的效果等语义；此外，对于由多个服务组合而成的复合处理服务，在对外透明的情况下，还应该表达子服务的组合方式等语义，如图像精纠正服务就是由坐标变换服务和图像重采样服务按照顺序关系组合而成的符合服务；遥感信息处理服务的质量语义内容主要包括两个方面：一是遥感信息处理服务执行的质量(QoS)，包括反应服务执行效果的一些因子；二是经遥感信息处理服务处理过的遥感信息的质量，即遥感信息的处理精度(Process Precision)；遥感信息处理服务的安全语义包括服务的数字签名方式、遥感信息隐私、安全协议和遥感信息加密方式等；遥感信息处理服务的执行语义包括服务提供者的名称或联系方式、服务的物理位置、服务访问方式以及数据映射和消息绑定方式等。

步骤S4中从遥感信息领域知识的角度、服务质量角度、服务安全角度对OWL-S服务语义描述模型进行扩展，补充了OWL-S在领域知识、服务质量以及服务安全方面语义描述上的缺乏。具体实施方式是在OWL-S基础上通过Protégé工具的Import功能导入自定义的遥感信息处理服务分类本体、遥感信息本体、服务质量本体和服务安全本体。

步骤S5获得了遥感信息处理服务的语义描述模型，参见图2所示的基于本体的遥感处理服务语义描述模型图，图中表达了遥感信息处理服务的分类语义、质量语义、安全语义、功能语义和执行语义。

遥感信息处理服务的分类语义采用OWL-S定义的对服务分类的模式来表达，本模型所采用的遥感信息处理服务分类本体的URI为：

http://www.RemoteSensingProcessing.com/ServiceTaxonomy.owl；

遥感信息处理服务的质量语义由自定义的遥感信息处理服务质量本体(SpatialServiceQuality)表达，它是模型中自定义的扩展部分之一，是根据遥感信息处理的质量特征和调用遥感信息处理服务的需要质量保证而建立的，本模型自定义的遥感信息处理服务质量本体的URI为：

http://www.RemoteSensingProcessing.com/ServiceQuality.owl；

根据OWL-S的可扩展性，SpatialServiceQuality从Profile中的ServiceParameter派生；遥感信息处理服务的质量包括两个方面：一是与服务执行效果相关的语义(QoS)；二是经处理服务处理的遥感信息的处理精度(QoComputation)；因此定义了两个本体：QoS和QoComputation，并为遥感信息处理服务质量本体(SpatialServiceQuality)定义hasQoS属性和hasQoComputation属性，将其值域分别设置为QoS和QoComputation；遥感信息处理服务的安全语义由自定义的遥感信息处理服务安全本体(SpatialServiceSecurity)表达，它也是模型中自定义的扩展部分之一，是根据遥感信息处理的安全特征和调用遥感信息处理服务的需要安全保证而建立的，本模型自定义的遥感信息处理服务安全本体的URI为：

http://www.RemoteSensingProcessing.com/ServiceSecurity.owl。

根据OWL-S的可扩展性，SpatialServiceSecurity也从Profile中的ServiceParameter派生。遥感信息处理服务的安全语义包括服务的数字签名方式、遥感信息隐私、安全协议和遥感信息加密方式等。对于服务的功能语义(IOPE)中可能包含的遥感信息的语义，则通过引用遥感信息本体的方式给出，即在IOPE中给出遥感信息本体的URI，根据此URI即可取得遥感信息所包含的语义及其与其他遥感信息之间的语义关系，本模型定义的遥感信息本体的URI为http://www.RemoteSensingProcessing.com/RemoteSensingInformation.owl。在服务的执行语义上，基于OWL-S给出的与WSDL的参数映射方式和消息绑定方式，扩展了服务实例的物理位置和服务提供者的相关信息。

下面以图像精纠正服务的语义描述为例，说明如何根据本发明中提供的遥感信息处理服务的语义描述模型利用Protégé工具和OWL-S Editor插件生成具体服务的语义描述文档。

在进行图像精纠正服务语义描述之前，首先对OWL-S进行扩展，通过Protégé工具的Import功能在OWL-S Editor插件的基础上导入遥感信息处理服务语义描述模型的自定义扩展内容，包括遥感信息处理服务分类本体、遥感信息本体、遥感信息处理服务质量本体和遥感信息处理服务安全本体。然后在Protégé工具中根据扩展后的描述模型为图像精纠正服务的语义描述项填充值，生成图像精纠正服务的Profile、Processs和Grounding内容。下面是图像精纠正服务的语义描述实例文档中的部分代码：

<？xml version＝″1.0″？>

<rdf:RDF

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    xmlns:profile＝″http://www.daml.org/services/owl-s/1.2/Profile.owl#″

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   xml:base＝″http://www.RemoteSensingProcessing.com/Service/ImageCorrection.owl″>

  <owl:Ontology rdf:about＝″″>

    <owl:imports

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          <owl:imports

rdf:resource＝″http://www.RemoteSensingProcessing.com/ServiceTaxonomy.owl″/>

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rdf:resource＝″http://www.daml.org/services/owl-s/1.2/Grounding.owl″/>

        <owl:imports

rdf:resource＝″http://www.RemoteSensingProcessing.com/ServiceQuality.owl″/>

        <owl:imports rdf:resource＝″http://www.w3.org/2003/11/swrl″/>

        <owl:imports rdf:resource＝″http://www.w3.org/2003/11/swrlb″/>

       </owl:Ontology>

       <service:Service rdf:ID＝″ImageCorrectionService″>

          <service:providedBy>

  ...

</service:providedBy>

<service:presents>

  <profile:Profile rdf:ID＝″ImageCorrectionProfile″>

    <profile:hasInput>

      ...

    </profile:hasInput>

    <profile:serviceParameter>

      ...

    </profile:serviceParameter>

    <profile:hasOutput>

      ...

    </profile:hasOutput>

    <profile:serviceCategory>

      <profile:ServiceCategory rdf:ID＝″ImgCorrService″>

        ...  

      </profile:ServiceCategory>

    </profile:serviceCategory>

    <profile:has_process>

      <process:CompositeProcess rdf:ID＝″ImageCorrectionProcess″>

        ...

        <process:composedOf>

          <process:Sequence rdf:ID＝″Sequence_5″>

            <process:components>

              ...

            </process:components>

          </process:Sequence>

        </process:composedOf>

        <service:describes rdf:resource＝″#ImageCorrectionService″/>

        ...

      </process:CompositeProcess>

               </profile:has_process>

               <service:presentedBy rdf:resource＝″#ImageCorrectionService″/>

               <profile:hasOutput rdf:resource＝″#OutImageURL″/>

               <profile:serviceName

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               >图像精校正服务</profile:serviceName>

              <profile:serviceParameter>

                <qlt:SpatialServiceQuality rdf:ID＝″ImageCorrectionServiceQuality″>

                  <qlt:hasQoS>

                   <qlt:QoService rdf:ID＝″ImageCorrectionQoServic″>

                     <qlt:maxInputDataVol>

                       ...

                     </qlt:maxInputDataVol>

                     <qlt:aveResTime>

                       ...

                     </qlt:aveResTime>

                     <qlt:maxOutputDataVol>

                       ...

                     </qlt:maxOutputDataVol>

                     <qlt:stability>

                       ...

                     </qlt:stability>

                     <qlt:reliability

rdf:resource＝″http://www.RemoteSensingProcessing.com/ServiceQuality.owl#Good″/>

                     <qlt:maxResTime>

                       ...

                     </qlt:maxResTime>

                   </qlt:QoService>

                 </qlt:hasQoS>

                 <qlt:hasQoComputation>

                   <qlt:QoComputation rdf:ID＝″ImageCorrectionQoComputation″>

           ...

        </qlt:QoComputation>

      </qlt:hasQoComputation>

      </qlt:SpatialServiceQuality>

    </profile:serviceParameter>

    <profile:serviceParameter>

      <sec:SpatialServiceSecurity rdf:ID＝″ImageCorrectionlServiceSecurity″>

      <sec:digitalSignValue>

        ...

      </sec:digitalSignValue>

      <sec:privateInfoType xml:lang＝″en″>image</sec:privateInfoType>

      ...

      <sec:infoPrivacyValue>

        ...

      </sec:infoPrivacyValue>

      ...

      </sec:SpatialServiceSecurity>

    </profile:serviceParameter>

    …

    <profile:serviceParameter>

      <fun:ComponentService rdf:ID＝″ImageCorrectionComponentService″>

     <fun:subService>

       <fun:SubService rdf:ID＝″CoordConversionService″>

         ...

       </fun:SubService>

     </fun:subService>

     <fun:subService>

       <fun:SubService rdf:ID＝″ResamService″>

         ...

       </fun:SubService>

     </fun:subService>

                 ...

               </fun:ComponentService>

             </profile:serviceParameter>

             ...

          </profile:Profile>

        </service:presents>

        ...

        <service:supports>

          <grounding:WsdlGrounding rdf:ID＝″ImageCorrectionGrounding″>

            ...

          </grounding:WsdlGrounding>

        </service:supports>

        <service:describedBy rdf:resource＝″#ImageCorrectionProcess″/>

        </service:Service>

        ...

    </rdf:RDF>

                o

Claims (3)

1.一种基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述方法，其特征在于，包括以下步骤：

①根据遥感信息处理服务的领域特征，确定遥感信息处理服务领域本体的组成；

②在分析遥感信息处理服务领域本体的组成基础上，利用本体建模工具分别建立遥感信息处理服务分类本体、遥感信息本体、服务质量本体、服务安全本体，并以OWL语言表达上述领域本体；

③结合遥感信息处理服务领域特征，确定遥感信息处理服务语义描述的内容；

④从遥感信息领域知识的角度、服务质量角度、服务安全角度对OWL-S服务语义描述模型进行扩展；

⑤形成基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述模型。

2.根据权利要求1所述的基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述方法，其特征在于：

步骤①中所述的遥感信息处理服务领域本体包括遥感信息本体、遥感信息处理服务分类本体、服务质量本体、服务安全本体四个本体。

3.根据权利要求1所述的基于领域本体的遥感信息处理服务语义描述方法，其特征在于：

步骤③中所述的遥感信息处理服务语义描述的内容包括遥感信息处理服务的分类语义、功能语义、质量语义、安全语义和执行语义。

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