基于本體的玉米精準施肥決策系統的研究與設計

張瑩+++陳桂芬

摘 要：本體是人工智能領域近年來研究的熱點之一，它對領域中的概念進行規范的形式化的明確的描述，有效地解決系統間的異構及互操作難的問題，實現知識的共享及重用。文章把本體引入到玉米生產領域中，對其在玉米生產領域中進行了探索及實踐，構建了玉米精準施肥本體，開發了基于本體的玉米精準施肥決策系統，解決了玉米在精準施肥數據方面存在著的分散、不規范、不利于管理的問題，及語義互操作和機器理解問題，為玉米精準施肥提供了新的思路與方法，利于玉米智能系統的開發。

關鍵詞：本體；玉米；精準施肥；決策

引言

近些年來，玉米不僅是我國三大糧食作物之一，而且是重要的飼料和工業原料，玉米作為飼料和工業原料其發展空間是很大的。玉米生產過程中，由于農民盲目施肥現象普遍存在，造成土壤養分失衡，地力下降，肥料利用率低，影響了玉米的產量和品質的提高。

本體作為一種知識表示是人工智能領域研究的熱點之一。它能夠有效地解決系統間的異構及互操作難的問題，實現知識的共享及重用。把本體技術引入到玉米精準施肥領域，進行基于本體的玉米精準施肥決策系統的研究，利用本體解決玉米在精準施肥數據方面存在著的分散、不規范、不利于管理的問題，其目的就是能夠更加準確地指導農民施肥，提高玉米產量，同時減少不當施肥所產生的巨大的負作用。

1 本體理論

1.1 本體概念

本體源于哲學，是對世界上客觀存在的事物的系統地描述。近年來，本體（ontology）被人工智能界賦予了新的內涵，即“ontology是共享概念模型的明確的形式化規范說明”。它體現出本體具有概念模型、明確、形式化和共享四層含義。其基本構成要素有類、關系、函數、公理及實例。

1.2 本體的構建與實現

大部分本體的構建都是采用手式方式進行，但由于本體構建涉及的領域不同、描述語言的不同、開發者的不同，其構建方法也不盡相同。較常見的方法為斯坦福大學開發的七步法，其過程為：

（1）確定所要構建的本體的領域及范疇。（2）考查復用現有本體的可能性，對現在本體進行復用，不僅可以降低開發難度及開發成本，還可以提高工作效率。（3）列舉出領域本體中的重要術語。（4）定義類及類的層次結構。（5）定義類的屬性。（6）定義屬性的分面。（7）創建本體的實例。

Protégé是Stanford大學開發的、用Java編寫的開源的本體編輯器。其優勢在于采用圖形化的界面，與Windows應用程序風格一致，便于用戶學習與使用。它提供了類、屬性、面、實例等框架，并且以樹形的層次目錄結構顯示，通過點擊相應的項目即可增加或編輯類、子類、屬性、實例等，不需要去了解具體的本體描述語言。

2 基于本體的玉米精準施肥決策系統開發

肥料是重要的農業生產資料，施肥的目的不僅是為了營養作物，提高其產量和改善品質，而且還可以改良和培肥土壤。而缺素癥是由于營養失調所引起的生理病害。一般情況下缺少微量營養元素和缺少大量元素的外部形態特征的差別會很明顯的。玉米吸收的礦物質有多達20余種，其中氮、磷、鉀三大元素在玉米營養中地位突出。

文章就是利用玉米植株在不同生長時期的不同表現，對玉米進行精準施肥，開發了基于本體的玉米精準施肥決策系統。

2.1 本體的構建與實現

借鑒已有的本體構建方法，結合玉米生產領域實際情況，以“七步法”為指導，構建玉米精準施肥本體。利用Protégé3.4.7建立玉米精準施肥本體，使用OWL語言對玉米精準施肥本體進行描述。

2.1.1 列舉領域專業術語。經過對相關資料的進行分析、整理，并聽取領域專家意見，總結出玉米品種、施肥方法、施肥時期、肥料種類、土壤類型、種植面積、目標產量、土壤肥力、株高、葉片顏色、癥狀、種植品種、苗期、穗期、粒期、玉米缺素、缺N癥、缺P癥、缺K癥、缺Zn癥、缺素原因、補救辦法等玉米施肥領域專業術語，按自上而下、逐步細化的方法對其進行篩選，選擇出必要術語來確立類及層次關系。

2.1.2 定義類（Classes）和層次。利用Protégé選擇OWL Classes選項卡建立玉米品種、肥料種類、土壤類型、玉米缺素等類及相應子類，如圖1所示。通過菜單Project-Configure，選擇OWLVizTab，利用OWLViz查看各類間的關系。

圖1 類定義圖

2.1.3 定義屬性（Properties）及約束（Restriction）。屬性是對類進行定義的有效方法，分為對象屬性，用于描述兩個類之間的關系，及數值屬性（Data properties），用于描述個體與數值之間的關系。

通過Protégé中Properties建立對象屬性、數據屬性及其子屬性，同時對各屬性進行進一步的約束和限制，如屬性取值的類型、取值的個數、屬性的定義域、值域等。本例中建立了若干的數據屬性及對象屬性，對象屬性建立了如what_time_fertilizer（各種肥料何時施用），其domain（定義域）為fertilizer_category，range（值域）為fertilizer_time；數據屬性建立了如lackfertilizer（缺素癥狀）、remedies（補救措施）其domain（定義域）均為lack_symtom，range（值域）均為string。并對屬性進行了約束和限制。如圖2所示。

圖2 屬性設置圖

2.1.4 創建實例（Individuals）。整個本體構建過程中最為繁重和繁瑣的部分是創建實例，在此定義了吉林省常用玉米品種（40余種）、玉米缺素（12種）等實例，同時設置其相關的屬性，如缺素癥狀、防治措施等，如圖3所示。本體建立完成后使用了Protégé中集成的推理機Pellet和FaCT++，對本體進行了邏輯一致性的檢測，以保證本體結構的正確性。endprint

2.2 系統的功能與實現

在玉米精準施肥本體的基礎上，進行基于本體的玉米精準施肥決策系統的研制。系統開發采用Jsp/Servlet技術，開發環境為Window XP，JDK1.5，開發工具為Eclipse及語義開發工具包Jena，Tomcat為Web服務器。

2.2.1 系統主界面。利用構建的玉米精準施肥本體作為知識庫，進行系統的開發。該系統操作方便，界面友好，圖文并茂，更好地指導了農戶進行科學有效的施肥。

在系統主界面輸入用戶名及密碼，進入基于本體的玉米精準施肥決策系統，實現對玉米施肥的決策。

2.2.2 缺素診斷模塊。玉米由于營養失調會導致玉米的缺素癥的產生，玉米缺素癥對于玉米的產量及品質的影響也是很大的，故對于玉米缺素癥狀進行了診斷。

進入缺素診斷模塊后，首先要進行缺素玉米的生長時期的選擇，根據所選擇的生長時期，對其各項特征進行相應選擇，如：選擇生長期時，要玉米的株高、癥狀部位、顏色、根系情況進行選擇，然后進行診斷，會得到診斷結果及對應的缺素圖片，還可以進行缺素防治，獲得相應的防治措施；而在成熟期，則要通過株高、葉片顏色、果穗癥狀、籽粒癥狀等特征的選擇，來進行玉米缺素診斷。如圖4所示。

圖4 缺素診斷界面圖

2.2.3 追肥決策模塊。通過缺素診斷模塊的診斷后，可知玉米的缺素情況，并此模塊中對其所缺少的元素進行追肥決策。利用養分平衡法，輸入目標產量及種植面積，選擇土壤肥力等級，經過追肥決策，計算得出需要追加的肥料數量。如圖5所示。

圖5 追肥決策界面圖

3 結束語

以玉米精準施肥本體為知識庫，開發的基于本體的玉米精準施肥決策系統，實現了對于玉米缺素癥狀的診斷及追肥決策，在吉林省，榆樹市弓棚鎮小范圍地進行了應用，取得了一定的成效，有效地解決了玉米精準施肥數據存在的分散，不規范，不便于管理的情況。但此系統當前只針對于缺素癥進行施肥決策，其功能還有許多可擴展之處，本體建立也還有許多因素考慮不全面，相信將來隨著對本體、玉米精準施肥模型的不斷深入研究，其功能實現將會進一步得到完善。

參考文獻

[1]謝佳貴，王立春，尹彩俠.吉林省不同類型土壤玉米施肥效應研究[J].玉米科學，2008.

[2]于合龍，陳桂芬，畢春光.玉米精準施肥數據庫建模研究[J].玉米科學，2008.

[3]蘇亞萍.基于本體的領域知識建模研究[D].吉林大學.

[4]Protégé.http：//protege.stanford.edu[DB].2010.

[5]高嶺巍.玉米缺素癥的表現及防治[J].農業科技通訊，2011.

作者簡介：張瑩（1974-），女，河北遷安，講師，碩士，研究方向：計算機農業應用。endprint

2.2 系統的功能與實現

在玉米精準施肥本體的基礎上，進行基于本體的玉米精準施肥決策系統的研制。系統開發采用Jsp/Servlet技術，開發環境為Window XP，JDK1.5，開發工具為Eclipse及語義開發工具包Jena，Tomcat為Web服務器。

2.2.1 系統主界面。利用構建的玉米精準施肥本體作為知識庫，進行系統的開發。該系統操作方便，界面友好，圖文并茂，更好地指導了農戶進行科學有效的施肥。

在系統主界面輸入用戶名及密碼，進入基于本體的玉米精準施肥決策系統，實現對玉米施肥的決策。

2.2.2 缺素診斷模塊。玉米由于營養失調會導致玉米的缺素癥的產生，玉米缺素癥對于玉米的產量及品質的影響也是很大的，故對于玉米缺素癥狀進行了診斷。

進入缺素診斷模塊后，首先要進行缺素玉米的生長時期的選擇，根據所選擇的生長時期，對其各項特征進行相應選擇，如：選擇生長期時，要玉米的株高、癥狀部位、顏色、根系情況進行選擇，然后進行診斷，會得到診斷結果及對應的缺素圖片，還可以進行缺素防治，獲得相應的防治措施；而在成熟期，則要通過株高、葉片顏色、果穗癥狀、籽粒癥狀等特征的選擇，來進行玉米缺素診斷。如圖4所示。

圖4 缺素診斷界面圖

2.2.3 追肥決策模塊。通過缺素診斷模塊的診斷后，可知玉米的缺素情況，并此模塊中對其所缺少的元素進行追肥決策。利用養分平衡法，輸入目標產量及種植面積，選擇土壤肥力等級，經過追肥決策，計算得出需要追加的肥料數量。如圖5所示。

圖5 追肥決策界面圖

3 結束語

以玉米精準施肥本體為知識庫，開發的基于本體的玉米精準施肥決策系統，實現了對于玉米缺素癥狀的診斷及追肥決策，在吉林省，榆樹市弓棚鎮小范圍地進行了應用，取得了一定的成效，有效地解決了玉米精準施肥數據存在的分散，不規范，不便于管理的情況。但此系統當前只針對于缺素癥進行施肥決策，其功能還有許多可擴展之處，本體建立也還有許多因素考慮不全面，相信將來隨著對本體、玉米精準施肥模型的不斷深入研究，其功能實現將會進一步得到完善。

參考文獻

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[3]蘇亞萍.基于本體的領域知識建模研究[D].吉林大學.

[4]Protégé.http：//protege.stanford.edu[DB].2010.

[5]高嶺巍.玉米缺素癥的表現及防治[J].農業科技通訊，2011.

作者簡介：張瑩（1974-），女，河北遷安，講師，碩士，研究方向：計算機農業應用。endprint

2.2 系統的功能與實現

在玉米精準施肥本體的基礎上，進行基于本體的玉米精準施肥決策系統的研制。系統開發采用Jsp/Servlet技術，開發環境為Window XP，JDK1.5，開發工具為Eclipse及語義開發工具包Jena，Tomcat為Web服務器。

2.2.1 系統主界面。利用構建的玉米精準施肥本體作為知識庫，進行系統的開發。該系統操作方便，界面友好，圖文并茂，更好地指導了農戶進行科學有效的施肥。

在系統主界面輸入用戶名及密碼，進入基于本體的玉米精準施肥決策系統，實現對玉米施肥的決策。

2.2.2 缺素診斷模塊。玉米由于營養失調會導致玉米的缺素癥的產生，玉米缺素癥對于玉米的產量及品質的影響也是很大的，故對于玉米缺素癥狀進行了診斷。

進入缺素診斷模塊后，首先要進行缺素玉米的生長時期的選擇，根據所選擇的生長時期，對其各項特征進行相應選擇，如：選擇生長期時，要玉米的株高、癥狀部位、顏色、根系情況進行選擇，然后進行診斷，會得到診斷結果及對應的缺素圖片，還可以進行缺素防治，獲得相應的防治措施；而在成熟期，則要通過株高、葉片顏色、果穗癥狀、籽粒癥狀等特征的選擇，來進行玉米缺素診斷。如圖4所示。

圖4 缺素診斷界面圖

2.2.3 追肥決策模塊。通過缺素診斷模塊的診斷后，可知玉米的缺素情況，并此模塊中對其所缺少的元素進行追肥決策。利用養分平衡法，輸入目標產量及種植面積，選擇土壤肥力等級，經過追肥決策，計算得出需要追加的肥料數量。如圖5所示。

圖5 追肥決策界面圖

3 結束語

以玉米精準施肥本體為知識庫，開發的基于本體的玉米精準施肥決策系統，實現了對于玉米缺素癥狀的診斷及追肥決策，在吉林省，榆樹市弓棚鎮小范圍地進行了應用，取得了一定的成效，有效地解決了玉米精準施肥數據存在的分散，不規范，不便于管理的情況。但此系統當前只針對于缺素癥進行施肥決策，其功能還有許多可擴展之處，本體建立也還有許多因素考慮不全面，相信將來隨著對本體、玉米精準施肥模型的不斷深入研究，其功能實現將會進一步得到完善。

參考文獻

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[3]蘇亞萍.基于本體的領域知識建模研究[D].吉林大學.

[4]Protégé.http：//protege.stanford.edu[DB].2010.

[5]高嶺巍.玉米缺素癥的表現及防治[J].農業科技通訊，2011.

作者簡介：張瑩（1974-），女，河北遷安，講師，碩士，研究方向：計算機農業應用。endprint