本文主要是介绍知识图谱的应用---智慧农业，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 智慧农业
- 典型应用
智慧农业
智慧农业通过生产领域的智能化、经营领域的差异性以及服务领域的全方位信息服务，推动农业产业链改造升级;实现农业精细化、高效化与绿色化，保障农产品安全、农业竞争力提升和农业可持续发展。目前，我国的农业仍处于分散式、半机械化的阶段，存在多种资源利用率低的现象。而且大量的农业数据资料是很分散的、不集中的，很难形成一个相互联系的整体，因此农民及研究学者很难从中获取到直观有价值的信息。知识图谱可将这些离散的信息相互关联，把复杂的农业知识直观地展示给农民、农业技术人员和相关决策者，例如，中国知网推出的智慧农民云平台、IBM推出的Watson农业决策平台等。
典型应用
基于百科、农业专业网站、行业专家录入数据、知乎问答、书籍期刊论文等文献数据等数据源抽取的农业相关数据，可构建“农作物-栽培技术-农产品-营养”等实体关系和特征关系的语义网络，形成农业知识图谱，并进一步向农业相关从业者提供信息检索及问答相关的服务。
基于农业知识图谱建设智能问答机器人，可以实现与用户的智能交互，提升交互体验，降低农业这个专业领域知识获取的难度，例如让机器人回答“有什么”(西瓜有效的杀虫剂有哪些？)、“怎么做”(如何用南瓜嫁接黄瓜？)、“是什么”(玉米是温性还是凉性的食物？)、“什么时候”(胡萝卜什么时候种植？)、“概念判断”(土豆吃多了会上火吗？)。以病虫害知识问答系统为例，其分为前端展示模块、后台处理模块、知识库构建、问答模块四个功能模块。
以农业领域重点产业规模数据库、企业数据库、政策数据库、产业资源数据库、专利数据库、投资数据库等数据为核心，可以从产业、区域、企业等多角度绘制产业图谱并进行可视化分析，从而为农业相关从业者、企业、研究院所提供全产业链、全方位的产业发展现状和趋势，并给出产业发展相关的决策与指导，包括产业布局研究、生产服务和指导、产量统计、市场预警等。此外，知识图谱以知识为单元重新组合后，可发现深层次产业问题，同时能够将理论、实验数据、市场信息、统计数据等进行关联和统一，为重要的决策提供科学依据。以苹果产业为例，该产业本体类目结构图及实体关联结构图如下图所示。
通过农产品知识图谱构建与机器视觉、自然语言处理等技术相结合，可根据客户需求推荐相应的农产品并推送各季节的饮食建议，提升用户饮食的合理性及安全性。例如，和而泰利用自主研发的“拍照荐果”功能，结合其开发的知识图谱平台依据用户拍摄的张照，可以分析出顾客的肤质数据，并基于环境数据、健康数据、果品数据，为顾客提供适合的水果购买建议。
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