农业灌溉知识获取和可视化分析

2017-03-21魏正英张育斌

节水灌溉 2017年7期

张帅，魏正英，张育斌，周瑞

(西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室，西安 710054)

互联网时代使农业灌溉知识的来源、数量和形式发生了巨大的变化，而且农业灌溉自身具有特殊的复杂性和模糊性，如何用智能化的手段获取和处理农业灌溉知识已成为一个十分紧迫的问题。

过去农业灌溉知识的获取通常是靠农业专家或农业生产者的长期观察、研究、分析、验证总结出来，然后通过知识工程师转化为知识库，知识工程师与领域专家之间信息交流的不对等导致了传统知识获取方式效率较低，因此知识获取成为决策支持系统研究中公认的瓶颈问题[1]。随着信息技术的发展，知识获取方式也不断发展，Ahmed Rafea等人[2]设计开发了一个自动获取并验证农业施肥领域知识库的系统，王德吉等人[3]基于支持向量机聚类算法构建了面向农业领域的专业搜索引擎，Mannini等人[4]设计开发面向农业的灌溉系统IRRINET，Sacha等人[5]提出了一种基于可视化分析的知识获取模型。

本文主要研究了农业灌溉领域知识的获取方式和可视化分析技术，将数据挖掘、可视化分析等技术运用于农业灌溉，利用计算机图形学和图像处理技术，借助于交互式用户界面进行分析观察、发现和理解信息，发现隐藏在数据和信息背后的知识，同时对获取的知识进行分析解释，直观地理解掌握知识，实现灌溉领域知识的自动获取。