Besoins ontologiques d'un système d'irrigation intelligent : comparaison entre SSN et SAREF

Résumé : 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 ontologies sont 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.
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01841316
Contributor : Sylvie Ranwez <>
Submitted on : Monday, July 23, 2018 - 10:12:06 AM
Last modification on : Friday, March 15, 2019 - 1:14:51 AM
Document(s) archivé(s) le : Wednesday, October 24, 2018 - 12:42:05 PM

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actes_IC2018_PovedaVillalonEtA...
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  • HAL Id : hal-01841316, version 1

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Citation

María Poveda-Villalon, Quang-Duy Nguyen, Catherine Roussey, Christophe de Vaulx, Jean-Pierre Chanet. Besoins ontologiques d'un système d'irrigation intelligent : comparaison entre SSN et SAREF. 29es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, IC 2018, AFIA, Jul 2018, Nancy, France. pp.21-36. ⟨hal-01841316⟩

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