土地の利用と都市開発の調査は，遠隔センサネットワークと衛星写真からの大量データの解釈を必要とする．この解釈(interpretation)を促進するために，地理学のデータの認知に対する多目的のInteligent Dara Analysis (IDA)フレームワークの開発を提案する．このフレームワークは，セマンティック技術を利用し，基盤的なオントロジー(DOLCE Ultra-Lite, 以降DUL)と三つの核となる参照オントロジー(the Temporal Abstraction Ontology, 以降TAO，と，the Semantic Sensor Network ontology，以降SSN，と，the SWRL Temporal Ontology,以降SWRLTO)と2つの特殊なドメインオントロジー(the Urban Ontology，以降URO，と，the Geographic Data ontology,以降GeoD(これは著者らが作った))で構成される知識モデルに依存する．それらは，認知の全体プロセスの中で，異なる，十分特殊な役割を担う．この原稿では，どのようにSSNを衛星画像処理ソフトから提供される地理学の領域の測定管理に用いるのかを示す．同様に，TAOは地理データの解釈から得られた抽象化されたものを扱うために拡張する．一つの例として，SWRLベースの認知プロセスの実装を示す．その認知プロセスは地理的特徴と物体を徐々に抽象化する．
2018.02.25
@inproceedings{DBLP:conf/fois/RodaZ16,
author = {Fernando Roda and
Cecilia Zanni{-}Merk},
editor = {Roberta Ferrario and
Werner Kuhn},
title = {An Intelligent Data Analysis Framework for Supporting Perception of
Geospatial Phenomena},
booktitle = {Formal Ontology in Information Systems - Proceedings of the 9th International
Conference, {FOIS} 2016, Annecy, France, July 6-9, 2016},
series = {Frontiers in Artificial Intelligence and Applications},
volume = {283},
pages = {95--108},
publisher = {{IOS} Press},
year = {2016},
url = {https://doi.org/10.3233/978-1-61499-660-6-95},
doi = {10.3233/978-1-61499-660-6-95},
timestamp = {Tue, 09 Feb 2021 08:32:32 +0100},
biburl = {https://dblp.org/rec/conf/fois/RodaZ16.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}