CN103489056A - 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 - Google Patents

Abstract

本发明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。

Description

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

技术领域

本发明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示知识间的内在联系，有利于知识库系统的校核与检验，有效提高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 DL。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、OWL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。 

发明内容

本发明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。发明内容包括： 

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。

在本发明一实施例中，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：所述概念术语将以土地适宜性评价任务逻辑关系进行组织与定义，其形式化采用owl本体语言并利用Protégé本体可视化编辑工具进行编辑完成；完成编辑后的owl本体文件，系统提供本体持久性存储功能模块，用于将本体文件存储到数据库中，从而形式任务建模基础本体库。

在本发明一实施例中，所述步骤11适宜性评价相关数据的收集与积累，包括以下步骤： 

步骤111：针对特定的评价目标，收集评价所需的基础空间数据，该类数据用于对基本评价单元的土地质量进行衡量；

步骤112：在对相关空间数据进行预处理基础上，利用WebGIS地图服务器进行数据服务的发布，并提供服务接口，以此作为评价时进行评价单元数据查询的基础。

在本发明一实施例中，所述步骤12获取适宜性评价规则，包括以下步骤： 

步骤121：提供专家知识定义界面，由专家用户选择参与评价的评价因子，并进行评价因子分值定义；完成定义后，由规则形式化模块进行形式化规则的构建；其中，规则的构建语法采用Jena规则语法要求，规则三元组中的元素来源于步骤10形成的本体知识模型与Jena规则原语，该步骤生成的规则为评价因子分值评定规则存储到规则库中；

步骤122：针对步骤121选择的评价因子由专家用户进行重要性标度，并利用层次分析法进行评价因子的权值分析与计算；其最终结果是获取各评价因子的权重值，利用该权重值采用步骤121描述的规则形式化与存储方法，形成评价因子赋权规则。

在本发明一实施例中，所述步骤13评价推理过程包含以下步骤： 

步骤131：评价单元与评价目标的确定.提供基于WebGIS的用户界面，使用户选择评价单元以及确定评价目标；

步骤132：本体知识模型的解析.提供本体解析模块从本体库中读取并解析本体知识模型；

步骤133：评价单元数据与本体知识模型的绑定.通过数据操作模块，从地图服务器中读取评价单元各评价因子属性数据；提供的评价数据本体实例化模块，为本体知识模型添加相应的评价因子类添加评价单元特定的实例数据；

步骤134：与评价目标相对应的评价规则的解析.通过规则解析接口，查询获取与评价目标相关的评价规则，并进行评价规则解析；

步骤135：土地适宜性评价推理.利用推理引擎，绑定评价单元数据实例化后的本体知识模型与解析后的评价规则，推理得到推理模型；

步骤136：推理模型中评价结果的查询.利用提供的评价接口查询模块从推理模型中查找出相应评价目标的评价结果。

本发明的另一目的是提供一种集成本体知识推理与层次分析的土地评价的专家系统，其特征在于：该系统组成包括以下几个部分： 

通用知识操作模块，用于向上层提供知识库操作的统一接口，进行知识存储与知识获取；

基础数据管理模块，用于空间数据服务的存储、发布，提供基于OGC地图服务标准的数据查询接口；

知识获取模块，用于专家经验知识的获取，并完成知识的形式化组织；

评价应用推理模块，用于知识库中知识组织推理，实现土地适宜性评价应用。

在本发明一实施例中，其中通用知识操作模块包括： 

本体库：以三元组形式存储本体知识模型；

持久性存储模块：用于读取本体知识文件，并将本体知识模型以三元组形式持久化存储到数据库中，是系统本体知识模型数据库存储与操作主要接口；

本体解析模块：将从持久性存储模块获取的本体三元组数据解析为本体知识模型，提供本体类与属性查询接口；

规则库：用于存储专家知识规则，包括领域知识和评价规则；

规则解析模块：读取并解析规则库中规则。

在本发明一实施例中，其中基础数据管理模块包括： 

地图服务器：用于空间数据收集、管理，以及空间数据服务的发布；

数据查询接口：提供基于WMS、WFS标准的数据接口。

在本发明一实施例中，其中知识获取模块包括： 

专家知识定义界面：提供给专家用户评价因子得分及权重分析初始化定义接口；

层次分析模块：利用专家的权重初始化定义，通过层次分析法计算获取评价因子权重；

规则形式化模块：用于将评价因子得分与权重值分析结果转化为符合推理引擎要求的形式化结构，并存储在规则库中；

在本发明一实施例中，其中评价应用推理模块包括：

评价数据本体实例化模块：用于读取评价数据，并将其绑定到本体知识模型中；

推理引擎：用于绑定实例化后本体知识模型以及解析后评价规则，并进行推理，生成推理模型；

评价结果查询模块：依据类查询接口，查找相应评价结果；

评价应用界面：通过基础数据管理模块提供的数据接口实现基于WebGIS实现的评价操作界面。

附图说明

图1 为本发明具体实施例的逻辑结构图； 

图2 土地适宜性评价本体主要类与关系图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。 

本实施例提供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，其特征在于采用基于本体的知识表示方式构建土地适宜性评价专家系统，该系统利用定量分析方法实现知识获取，并结合本体语义推理与规则推理，实现土地适宜性评价，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，主要在于适宜性评价相关数据的收集与积累，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。

上述步骤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，包括可以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等；

步骤102：这些概念术语将以土地适宜性评价任务逻辑关系进行组织与定义，其形式化采用owl本体语言并利用Protégé本体可视化编辑工具进行编辑完成。完成编辑后的owl本体文件，系统提供本体持久性存储功能模块，用于将本体文件存储到数据库中，从而形式任务建模基础本体库。

上述步骤11适宜性评价相关数据的收集与积累，包括以下步骤： 

步骤111：针对特定的评价目标，收集评价所需的基础空间数据，该类数据用于对基本评价单元的土地质量进行衡量；

步骤112：在对相关空间数据进行预处理基础上，利用WebGIS地图服务器进行数据服务的发布，并提供服务接口，以此作为评价时进行评价单元数据查询的基础。

上述步骤12获取适宜性评价规则，包括以下步骤： 

步骤121：提供专家知识定义界面，由专家用户选择参与评价的评价因子，并进行评价因子分值定义。完成定义后，由系统规则形式化模块进行形式化规则的构建。其中，规则的构建语法采用Jena规则语法要求，规则三元组中的元素来源于步骤10形成的本体知识模型与Jena规则原语，该步骤生成的规则为评价因子分值评定规则存储到系统规则库中。

步骤122：针对步骤121选择的评价因子由专家用户进行重要性标度，并利用层次分析法进行评价因子的权值分析与计算。其最终结果是获取各评价因子的权重值，利用该权重值采用步骤121描述的规则形式化与存储方法，形成评价因子赋权规则。 

上述步骤13评价推理过程包含以下步骤： 

步骤131：评价单元与评价目标的确定。系统提供基于WebGIS的用户界面，使用户可以选择评价单元以及确定评价目标；

步骤132：本体知识模型的解析。系统提供本体解析模块从本体库中读取并解析本体知识模型；

步骤133：评价单元数据与本体知识模型的绑定。通过系统数据操作模块，从地图服务器中读取评价单元各评价因子属性数据。系统提供的评价数据本体实例化模块，为本体知识模型添加相应的评价因子类添加评价单元特定的实例数据；

步骤134：与评价目标相对应的评价规则的解析。通过系统规则解析接口，查询获取与评价目标相关的评价规则，并进行评价规则解析；

步骤135：土地适宜性评价推理。利用系统推理引擎，绑定评价单元数据实例化后的本体知识模型与解析后的评价规则，推理得到推理模型；

步骤136：推理模型中评价结果的查询。利用系统提供的评价接口查询模块从推理模型中查找出相应评价目标的评价结果。

本实施例另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专家系统。系统组成包括以下几个部分： 

通用知识操作模块，用于向上层提供知识库操作的统一接口，进行知识存储与知识获取；

基础数据管理模块，用于空间数据服务的存储、发布，提供基于OGC地图服务标准的数据查询接口；

知识获取模块，用于专家经验知识的获取，并完成知识的形式化组织；

评价应用推理模块，用于知识库中知识组织推理，实现土地适宜性评价应用。

其中通用知识操作模块包括： 

本体库：以三元组形式存储本体知识模型；

持久性存储模块：用于读取本体知识文件，并将本体知识模型以三元组形式持久化存储到数据库中，是系统本体知识模型数据库存储与操作主要接口；

本体解析模块：将从持久性存储模块获取的本体三元组数据解析为本体知识模型，提供本体类与属性查询接口；

规则库：用于存储专家知识规则，包括领域知识、评价规则等；

规则解析模块：读取并解析规则库中规则。

其中基础数据管理模块包括： 

地图服务器：用于空间数据收集、管理，以及空间数据服务的发布；

数据查询接口：提供基于WMS、WFS标准的数据接口；

其中知识获取模块包括：

专家知识定义界面：提供给专家用户评价因子得分及权重分析初始化定义接口；

层次分析模块：利用专家的权重初始化定义，通过层次分析法计算获取评价因子权重；

规则形式化模块：用于将评价因子得分与权重值分析结果转化为符合推理引擎要求的形式化结构，并存储在规则库中；

其中评价应用推理模块包括：

评价数据本体实例化模块：用于读取评价数据，并将其绑定到本体知识模型中；

推理引擎：用于绑定实例化后本体知识模型以及解析后评价规则，并进行推理，生成推理模型；

评价结果查询模块：依据类查询接口，查找相应评价结果；

评价应用界面：通过基础数据管理模块提供的数据接口实现基于WebGIS实现的评价操作界面。

本发明实施步骤首先是土地适宜性评价本体构建，形式化编辑并存储于本体库中；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，进一步基于本体进行规则形式化构建，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。 

依据本实施例步骤，有一个基本要素是系统运行的前提，即土地适宜性评价本体。一个完整的土地适宜性评价任务通常包含以下几个步骤流程：①选择合适的土地评价系统；②选择评价系统因素（评价因子），并进行评价因子赋权；③确定所有评价因子的分级得分，即评价指标分值；④针对评价单元的土地要素属性，与评价因子分级情况进行比对，获取相应的评价指标分值，并依据一定方法，得到评价单元总的土地质量得分，从而判定相应的适宜性等级。本实施例构建的土地适宜性评价本体主要目的是用于描述土地适宜性评价的具体任务流程，达到支持土地适宜性评价推理的目标。因此相对应的本体类与关系术语的抽取及确定也应当从适宜性评价的任务流程入手。如图2所示为小规模土地适宜性评价任务本体类及主要关系图。该本体以OWL语言进行形式化表达，并通过Protégé工具进行构建。完成后的本体文件，通过持久化存储模块进行入库处理。 

在评价应用过程中，评价数据与专家知识的定义也将是评价应用操作的基础工作内容。本实施例以荔枝种植适宜性评价为例，在简要处理与之相关空间数据之后，将数据在地图服务器中发布，本实施例相关数据列表如表1、表2所示。针对荔枝种植适宜性评价目标，专家用户可以通过知识获取模块提供的专家用户界面进行评价因子选择、因子得分设置、评价因子权重分析，通过系统操作后，由层次分析模块与规则形式化模块完成评价规则的组织定义与入库处理，以此为评价应用提供评价规则准备。样例数据集与样例规则如表1、表2所示。 

表1 评价所需基础数据 

表2适宜性评价规则实例

从表2中各类型规则不难看出，结合评价因子指标分值评定规则推理结果与评价因子权重规则推理结果，可进一步通过评价因子加权得分规则获得评价因子的加权得分，根据所有因子加权得分进行求和后，依据所有评价因子总分值得分区间，可通过评价结果等级判定规则推理得到评价结果。该规则的引用与执行由用户在评价应用界面促发，通过以下几个步骤运行获取评价结果，通过用户选取评价区域，由空间数据查询接口完成评价单元数据读取，由本体实例化模块对这些评价数据本体实例化处理；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之后，由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；再通过本体解析模块提供的查询接口可获得相应评价单元的评价结果。

Claims (10)

1.一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。

2.根据权利要求1所述的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：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：所述概念术语将以土地适宜性评价任务逻辑关系进行组织与定义，其形式化采用owl本体语言并利用Protégé本体可视化编辑工具进行编辑完成；完成编辑后的owl本体文件，提供一本体持久性存储功能模块，用于将本体文件存储到数据库中，从而形式任务建模基础本体库。

3.根据权利要求1所述的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：所述步骤11适宜性评价相关数据的收集与积累，包括以下步骤：

步骤111：针对特定的评价目标，收集评价所需的基础空间数据，该类数据用于对基本评价单元的土地质量进行衡量；

步骤112：在对相关空间数据进行预处理基础上，利用WebGIS地图服务器进行数据服务的发布，并提供服务接口，以此作为评价时进行评价单元数据查询的基础。

4.根据权利要求1所述的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：所述步骤12获取适宜性评价规则，包括以下步骤：

步骤121：提供专家知识定义界面，由专家用户选择参与评价的评价因子，并进行评价因子分值定义；完成定义后，由规则形式化模块进行形式化规则的构建，规则的构建语法采用Jena规则语法要求，规则三元组中的元素来源于步骤10形成的本体知识模型与Jena规则原语，该步骤生成的规则为评价因子分值评定规则存储到规则库中；

步骤122：针对步骤121选择的评价因子由专家用户进行重要性标度，并利用层次分析法进行评价因子的权值分析与计算；其最终结果是获取各评价因子的权重值，利用该权重值采用步骤121描述的规则形式化与存储方法，形成评价因子赋权规则。

5.根据权利要求1所述的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：所述步骤13评价推理过程包含以下步骤：

步骤131：评价单元与评价目标的确定；

提供基于WebGIS的用户界面，使用户选择评价单元以及确定评价目标；

步骤132：本体知识模型的解析；

提供本体解析模块从本体库中读取并解析本体知识模型；

步骤133：评价单元数据与本体知识模型的绑定；通过数据操作模块，从地图服务器中读取评价单元各评价因子属性数据；提供的评价数据本体实例化模块，为本体知识模型添加相应的评价因子类添加评价单元特定的实例数据；

步骤134：与评价目标相对应的评价规则的解析；

通过规则解析接口，查询获取与评价目标相关的评价规则，并进行评价规则解析；

步骤135：土地适宜性评价推理；

利用推理引擎，绑定评价单元数据实例化后的本体知识模型与解析后的评价规则，推理得到推理模型；

步骤136：推理模型中评价结果的查询；

利用提供的评价接口查询模块从推理模型中查找出相应评价目标的评价结果。

6.一种集成本体知识推理与层次分析的土地评价的专家系统，其特征在于：该系统组成包括以下几个部分：

通用知识操作模块，用于向上层提供知识库操作的统一接口，进行知识存储与知识获取；

基础数据管理模块，用于空间数据服务的存储、发布，提供基于OGC地图服务标准的数据查询接口；

知识获取模块，用于专家经验知识的获取，并完成知识的形式化组织；

评价应用推理模块，用于知识库中知识组织推理，实现土地适宜性评价应用。

7.根据权利要求6所述的集成本体知识推理与层次分析的土地评价的专家系统，其特征在于：其中通用知识操作模块包括：

本体库：以三元组形式存储本体知识模型；

持久性存储模块：用于读取本体知识文件，并将本体知识模型以三元组形式持久化存储到数据库中，是系统本体知识模型数据库存储与操作主要接口；

本体解析模块：将从持久性存储模块获取的本体三元组数据解析为本体知识模型，提供本体类与属性查询接口；

规则库：用于存储专家知识规则，包括领域知识和评价规则；

规则解析模块：读取并解析规则库中规则。

8.根据权利要求6所述的集成本体知识推理与层次分析的土地评价的专家系统，其特征在于：其中基础数据管理模块包括：

地图服务器：用于空间数据收集、管理，以及空间数据服务的发布；

数据查询接口：提供基于WMS、WFS标准的数据接口。

9.根据权利要求6所述的集成本体知识推理与层次分析计算的土地适宜性评价的专家系统，其特征在于：其中知识获取模块包括：

专家知识定义界面：提供给专家用户评价因子得分及权重分析初始化定义接口；

层次分析模块：利用专家的权重初始化定义，通过层次分析法计算获取评价因子权重；

规则形式化模块：用于将评价因子得分与权重值分析结果转化为符合推理引擎要求的形式化结构，并存储在规则库中。

10.根据权利要求6所述的集成本体知识推理与层次分析的土地评价的专家系统，其特征在于，其中评价应用推理模块包括：

评价数据本体实例化模块：用于读取评价数据，并将其绑定到本体知识模型中；

推理引擎：用于绑定实例化后本体知识模型以及解析后评价规则，并进行推理，生成推理模型；

评价结果查询模块：依据类查询接口，查找相应评价结果；以及

评价应用界面：通过基础数据管理模块提供的数据接口实现基于WebGIS实现的评价操作界面。

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