Besoins ontologiques d'un système d'irrigation intelligent : comparaison entre SSN et SAREF
- Resource Type
- Authors
- Quang-Duy NGUYEN; Roussey, Catherine; Poveda-Villalon, María; Vaulx, Christophe; Chanet, Jean-Pierre
- Source
- 29es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, IC 2018
29es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, IC 2018, AFIA, Jul 2018, Nancy, France. pp.21-36
Quang-Duy NGUYEN
- Subject
- Agriculture de précision
Ontologies
Système contextuel adaptatif
[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
- Language
- French
[Departement_IRSTEA]Ecotechnologies [TR1_IRSTEA]INSPIRE [ADD1_IRSTEA]Équiper l'agriculture; National audience; L’agriculture de précision est un des leviers importants d’amélioration de l’agriculture en Europe. Cette approche peut notamment s’appliquer à l’irrigation en permettant aux agriculteurs d’économiser l’eau ou de l’utiliser au bon moment sans excès. Cet article présente brièvement les prémices d’un système d’irrigation automatisé pour l’AgroTechnoPôle d’Irstea. Ce système est un système contextuel adaptatif où les ontologiessont utilisées pour résoudre les problèmes d’intégration des données hétérogènes. Ensuite un raisonnement est appliqué sur ces données pour déduire les états des entités et commander le système d’irrigation. L’objectif principal de cet article est d’analyser les ontologies SSN et SAREF produites par deux organismes de normalisation. Nous avons déterminé les besoins de notre système d’irrigation et ensuite nous avons identifié si ces besoins étaient abordés par ces deux ontologies.