A cada dia cresce a importância da integração de informações geográficas, em virtude da facilidade de intercambiar dados através da Internet e do alto custo de produção deste tipo de informação. Com o advento da web semântica, o uso de ontologias para descrever informações geográficas está se tornando popular. Para permitir a integração, um dos estágios no qual muitas pesquisas estão focando é o chamado matching das ontologias geográficas. Matching consiste na medida de similaridade entre os elementos de duas ou mais ontologias geográficas. Estes elementos são chamados de conceitos e instâncias. O principal problema enfrentado no matching de ontologias é que estas podem ser descritas por diferentes pessoas (ou grupos), utilizando vocabulários diferentes e perspectivas variadas. No caso de ontologias geográficas os problemas são ainda maiores, em razão das particularidades da informação geográfica (geometria, localização espacial e relacionamentos espaciais), em função da falta de um modelo para descrição de ontologias geográficas amplamente adotado e, também, porque as ontologias são, muitas vezes, descritas em diferentes níveis de granularidade semântica. Estas particularidades das ontologias geográficas torna os matchers convencionais inadequados para o matching de ontologias geográficas. Por outro lado, os matchers existentes para o domínio geográfico são bastante limitados e somente funcionam para ontologias descritas em um modelo específico. Com o objetivo de superar essas limitações, neste trabalho são apresentados algoritmos e expressões (métricas) para medir a similaridade entre duas ontologias geográficas efetivamente, tanto em nível de instâncias quanto em nível de conceitos. Os algoritmos propostos combinam métricas para medir a similaridade considerando os aspectos não geográficos dos conceitos e instâncias com expressões criadas especificamente para tratar as características geográficas. Além disto, este trabalho também propõe um modelo para ontologia geográfica genérico, que pode servir como base para a criação de ontologias geográficas de forma padronizada. Este modelo é compatível com as recomendações do OGC e é a base para os algoritmos. Para validar estes algoritmos foi criada uma arquitetura de software chamada IG-MATCH a qual apresenta também a possibilidade de enriquecer a semântica das ontologias geográficas com relacionamentos topológicos e do tipo generalização/especialização através da análise de suas instâncias. / Integration of geographic information is becoming more important every day, due to the facility to exchange data through the Internet and the high cost to produce them. With the semantic web, the description of geographic information using ontologies is getting popular. To allow the integration, one of the steps in which many researches are focusing is the matching of geographic ontologies. A matching consists on measuring the similarity of the elements, namely either concepts or instances, of two (or more) given ontologies. The main problem with ontology matching is that the ontologies may be described by different communities, using different vocabularies and different perspectives. For geographic ontologies the difficulties may be even worse, for the particularities of the geographic information (geometry, location and spatial relationships) as well as due to the lack of a widely accepted geographic ontology model, and because the ontologies are usually described at different semantic granularities. The specificities of geographic ontologies make conventional matchers not suitable for matching geographic ontologies. On the other hand, the existing geographic ontology matchers are considerably limited in their functionality and deal with ontologies described in a particular perspective. To overcome the current limitations, in this work we present a number of similarity measurement expressions and algorithms to efficiently match two geographic ontologies, at both the concept and instance-level. These algorithms combine expressions used to assess the similarity of the so-called conventional features with expressions tailor made for covering the geographic particularities. Furthermore, this research also proposes a geographic ontology meta-model to serve as a basis for the development of geographic ontologies in order to standardize their description. This model is compliant with the OGC recommendations and is the basis upon which the algorithms are defined. For the evaluation of the algorithms, a software architecture called IG-MATCH was created with an additional feature of making possible to enrich the geographic ontologies with topological relationships and parent-child relationships by the analysis of the instances.

A cada dia cresce a importância da integração de informações geográficas, em virtude da facilidade de intercambiar dados através da Internet e do alto custo de produção deste tipo de informação. Com o advento da web semântica, o uso de ontologias para descrever informações geográficas está se tornando popular. Para permitir a integração, um dos estágios no qual muitas pesquisas estão focando é o chamado matching das ontologias geográficas. Matching consiste na medida de similaridade entre os elementos de duas ou mais ontologias geográficas. Estes elementos são chamados de conceitos e instâncias. O principal problema enfrentado no matching de ontologias é que estas podem ser descritas por diferentes pessoas (ou grupos), utilizando vocabulários diferentes e perspectivas variadas. No caso de ontologias geográficas os problemas são ainda maiores, em razão das particularidades da informação geográfica (geometria, localização espacial e relacionamentos espaciais), em função da falta de um modelo para descrição de ontologias geográficas amplamente adotado e, também, porque as ontologias são, muitas vezes, descritas em diferentes níveis de granularidade semântica. Estas particularidades das ontologias geográficas torna os matchers convencionais inadequados para o matching de ontologias geográficas. Por outro lado, os matchers existentes para o domínio geográfico são bastante limitados e somente funcionam para ontologias descritas em um modelo específico. Com o objetivo de superar essas limitações, neste trabalho são apresentados algoritmos e expressões (métricas) para medir a similaridade entre duas ontologias geográficas efetivamente, tanto em nível de instâncias quanto em nível de conceitos. Os algoritmos propostos combinam métricas para medir a similaridade considerando os aspectos não geográficos dos conceitos e instâncias com expressões criadas especificamente para tratar as características geográficas. Além disto, este trabalho também propõe um modelo para ontologia geográfica genérico, que pode servir como base para a criação de ontologias geográficas de forma padronizada. Este modelo é compatível com as recomendações do OGC e é a base para os algoritmos. Para validar estes algoritmos foi criada uma arquitetura de software chamada IG-MATCH a qual apresenta também a possibilidade de enriquecer a semântica das ontologias geográficas com relacionamentos topológicos e do tipo generalização/especialização através da análise de suas instâncias. / Integration of geographic information is becoming more important every day, due to the facility to exchange data through the Internet and the high cost to produce them. With the semantic web, the description of geographic information using ontologies is getting popular. To allow the integration, one of the steps in which many researches are focusing is the matching of geographic ontologies. A matching consists on measuring the similarity of the elements, namely either concepts or instances, of two (or more) given ontologies. The main problem with ontology matching is that the ontologies may be described by different communities, using different vocabularies and different perspectives. For geographic ontologies the difficulties may be even worse, for the particularities of the geographic information (geometry, location and spatial relationships) as well as due to the lack of a widely accepted geographic ontology model, and because the ontologies are usually described at different semantic granularities. The specificities of geographic ontologies make conventional matchers not suitable for matching geographic ontologies. On the other hand, the existing geographic ontology matchers are considerably limited in their functionality and deal with ontologies described in a particular perspective. To overcome the current limitations, in this work we present a number of similarity measurement expressions and algorithms to efficiently match two geographic ontologies, at both the concept and instance-level. These algorithms combine expressions used to assess the similarity of the so-called conventional features with expressions tailor made for covering the geographic particularities. Furthermore, this research also proposes a geographic ontology meta-model to serve as a basis for the development of geographic ontologies in order to standardize their description. This model is compliant with the OGC recommendations and is the basis upon which the algorithms are defined. For the evaluation of the algorithms, a software architecture called IG-MATCH was created with an additional feature of making possible to enrich the geographic ontologies with topological relationships and parent-child relationships by the analysis of the instances.

A cada dia cresce a importância da integração de informações geográficas, em virtude da facilidade de intercambiar dados através da Internet e do alto custo de produção deste tipo de informação. Com o advento da web semântica, o uso de ontologias para descrever informações geográficas está se tornando popular. Para permitir a integração, um dos estágios no qual muitas pesquisas estão focando é o chamado matching das ontologias geográficas. Matching consiste na medida de similaridade entre os elementos de duas ou mais ontologias geográficas. Estes elementos são chamados de conceitos e instâncias. O principal problema enfrentado no matching de ontologias é que estas podem ser descritas por diferentes pessoas (ou grupos), utilizando vocabulários diferentes e perspectivas variadas. No caso de ontologias geográficas os problemas são ainda maiores, em razão das particularidades da informação geográfica (geometria, localização espacial e relacionamentos espaciais), em função da falta de um modelo para descrição de ontologias geográficas amplamente adotado e, também, porque as ontologias são, muitas vezes, descritas em diferentes níveis de granularidade semântica. Estas particularidades das ontologias geográficas torna os matchers convencionais inadequados para o matching de ontologias geográficas. Por outro lado, os matchers existentes para o domínio geográfico são bastante limitados e somente funcionam para ontologias descritas em um modelo específico. Com o objetivo de superar essas limitações, neste trabalho são apresentados algoritmos e expressões (métricas) para medir a similaridade entre duas ontologias geográficas efetivamente, tanto em nível de instâncias quanto em nível de conceitos. Os algoritmos propostos combinam métricas para medir a similaridade considerando os aspectos não geográficos dos conceitos e instâncias com expressões criadas especificamente para tratar as características geográficas. Além disto, este trabalho também propõe um modelo para ontologia geográfica genérico, que pode servir como base para a criação de ontologias geográficas de forma padronizada. Este modelo é compatível com as recomendações do OGC e é a base para os algoritmos. Para validar estes algoritmos foi criada uma arquitetura de software chamada IG-MATCH a qual apresenta também a possibilidade de enriquecer a semântica das ontologias geográficas com relacionamentos topológicos e do tipo generalização/especialização através da análise de suas instâncias. / Integration of geographic information is becoming more important every day, due to the facility to exchange data through the Internet and the high cost to produce them. With the semantic web, the description of geographic information using ontologies is getting popular. To allow the integration, one of the steps in which many researches are focusing is the matching of geographic ontologies. A matching consists on measuring the similarity of the elements, namely either concepts or instances, of two (or more) given ontologies. The main problem with ontology matching is that the ontologies may be described by different communities, using different vocabularies and different perspectives. For geographic ontologies the difficulties may be even worse, for the particularities of the geographic information (geometry, location and spatial relationships) as well as due to the lack of a widely accepted geographic ontology model, and because the ontologies are usually described at different semantic granularities. The specificities of geographic ontologies make conventional matchers not suitable for matching geographic ontologies. On the other hand, the existing geographic ontology matchers are considerably limited in their functionality and deal with ontologies described in a particular perspective. To overcome the current limitations, in this work we present a number of similarity measurement expressions and algorithms to efficiently match two geographic ontologies, at both the concept and instance-level. These algorithms combine expressions used to assess the similarity of the so-called conventional features with expressions tailor made for covering the geographic particularities. Furthermore, this research also proposes a geographic ontology meta-model to serve as a basis for the development of geographic ontologies in order to standardize their description. This model is compliant with the OGC recommendations and is the basis upon which the algorithms are defined. For the evaluation of the algorithms, a software architecture called IG-MATCH was created with an additional feature of making possible to enrich the geographic ontologies with topological relationships and parent-child relationships by the analysis of the instances.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:48:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RenataFV.pdf: 2026641 bytes, checksum: d5edf169c543491b121577470ede0141 (MD5) Previous issue date: 2006-07-13 / Geographic Information System (GIS) are computational tools used to capture, store, consult, manipulate, analyze and print geo-referenced data. A GIS is a multi-disciplinary system that can be used by different communities of users, each one having their own interest and knowledge. This way, different knowledge views about the same reality need to be combined, in such way to attend each community. This work presents a mechanism that allows different community users access the same geographic database without knowing its particular internal structure. We use geographic ontologies to support a common and shared understanding of a specific domain: the coral reefs. Using these ontologies' descriptions that represent the knowledge of the different communities, mechanisms are created to handle with such different concepts. We use equivalent classes mapping, and a semantic layer that interacts with the ontologies and the geographic database, and that gives to the user the answers about his/her queries, independently of the used terms / Sistemas de Informa??o Geogr?fica (SIG) s?o ferramentas computacionais usadas para capturar, armazenar, consultar, analisar e imprimir dados geo-referenciados. Os SIG s?o sistemas multidisciplinares, ou seja, podem ser utilizados por diferentes comunidades de usu?rios, cada uma com seus interesses e conhecimentos pr?prios, Desta forma, diferentes vis?es de conhecimento sobre uma mesma realidade precisam ser combinadas de modo a atender ?s necessidades de cada comunidade. Este trabalho apresenta um mecanismo que permite que diferentes comunidades de usu?rios acessem o mesmo banco de dados geogr?fico sem ter conhecimento de sua estrutura interna. Utilizamos ontologias geogr?ficas para permitir um conhecimento comum e compartilhado a estes diferentes usu?rios sobre um dom?nio espec?fico: os recifes de corais. Usando as descri??es das ontologias, que representam o conhecimento de diferentes comunidades, mecanismos s?o criados para tratar tais diferentes conceitos. Definimos uma camada sem?ntica que faz um mapeamento entre as classes equivalentes das antologias e interage com o banco de dados geogr?fico, retornando ao usu?rio as respostas ?s suas consultas, independente dos termos utilizados