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基于Ecore的作物生长元模型构建方法

摘要

基于Ecore的作物生长元模型构建方法,包括首先运用面向对象的方法对水稻、小麦等大田作物的生长模型进行分析提炼,抽象出作物生长过程中的共性特征,构建作物生长模拟共性概念模型。然后在作物生长模拟共性概念模型的基础之上,通过元建模语言构建了基于ECore的作物生长元模型抽象语法;最后通过GMF技术完成了基于Ecore作物生长元模型图形语法构建,从而实现基于Ecore的作物生长元模型可视化,通过小麦生长元模型、棉花作物生长元模型的构建实验表明本发明的基于Ecore的作物生长元模型构建方法是可行的。本发明构建了作物生长模拟领域通用概念模型,实现了元建模技术在作物生长模拟领域的应用中对于作物生长模型的概念的识别,有利于对农学复杂专业知识的理解。完成了基于Ecore的作物生长元模型抽象语法构建,实现了在作物生长模型领域应用中通过符合元建模规范来描述作物生长模型结构的元模型,有利于对已有建模知识的复用。完成了基于GMF的作物生长元模型图形语法的构建,实现了基于元建模的作物生长元模型构建的可视化,更加贴近农学家建模环境。

著录项

  • 公开/公告号CN104765901A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2015-07-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京农业大学;

    申请/专利号CN201410214720.8

  • 申请日2014-05-21

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 210095 江苏省南京市玄武区卫岗1号

  • 入库时间 2023-12-18 09:43:13

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-06-02

    未缴年费专利权终止 IPC(主分类):G06F17/50 专利号:ZL2014102147208 申请日:20140521 授权公告日:20171208

    专利权的终止

  • 2017-12-08

    授权

    授权

  • 2015-08-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20140521

    实质审查的生效

  • 2015-07-08

    公开

    公开

说明书

技术领域

本发明涉及精准农业和农业系统模拟领域,具体地讲是基于Ecore的作物生长元模型构 建方法。

背景技术

农业信息技术的发展为农业可持续发展带来了重大突破,作物生产与管理过程的信息 化、网络化、智能化、精确化、高效化和科学化是农业信息领域发展与应用的核心。其中, 作物生长模拟是农业信息技术发展的基础。作物生长模拟模型是在作物科学中引进系统分析 方法和应用计算机后兴起的新型领域。它根据作物生理学和生态学原理,通过对作物生长过 程获得的实验数据加以理论概括和数据抽象,建立关于作物物候发育、光合生产、器官建成 和产量形成等生理过程与环境因子之间关系的动态数学模型,然后通过构建作物模型软件系 统,进行动态的定量化分析作物生长过程的模拟。其中作物模拟模型软件开发过程中,作物 生长模型建模知识复杂而庞大,不同学科人员对建模知识的理解困难,不利于农学家与软件 开发人员之间的交流,使用专门的工具建模软件已成为作物生长模拟的趋势,常用的建模工 具软件有Simile、Stella以及Vensim等软件,这些建模工具都可以将模型复杂的概念及概念 之间的关系表示出来,但是不同建模工具所构建的模型对已有模型知识的复用不够,并且格 式各不相同,导致模型资源的交流、共享与集成困难。按照元建模理论构建作物生长元模型 建模工具可以有效解决上述问题。元建模是用来构建描述特定领域的模型语言的元模型和构 建基于此领域元模型的建模工具。元模型是描述某个特定领域的模型语言的模型,元建模活 动使用统一规范标准构建的元模型进行模型的描述,可以实现不同建模工具所建立的模型之 间的交流、共享与集成,同时能提供领域建模人员一个贴近领域的专用建模环境。利用元建 模技术,构建特定领域的建模语言用于作物生长模型的描述,有利于开发人员对作物建模复 杂专业知识的理解,同时提高了建模知识复用程度,使得构建的作物模型可以重复使用。同 时将建模语言构建的模型转换为不同平台的代码,有效提高了作物模型软件系统的跨平台性。

本发明提出基于Ecore的作物生长元模型构建方法,通过基于Ecore的元建模活动构 建作物生长元模型,将对作物生长模拟模型建模知识融入到作物建模软件的开发过程中,有 利于对已有复杂专业知识的理解,同时提高了建模知识的复用程度,使得构建的作物模型可 重复使用。通过基于Ecore的元建模活动构建的作物生长元模型用可视化的形式表现出来, 可以提供农学家一个贴近农业领域的专用建模环境,按照元建模技术规范建立不同元模型之 间的转换方法,使得不同的农学家运用不同建模工具建立的模型之间可以交流、共享与集成。

发明内容

本发明围绕目前元建模技术较少关注领域动态行为共性特征的识别、元建模技术在作 物生长模拟领域应用缺少符合元建模规范用于描述作物生长模型结构的元模型,基于元建模 的作物生长模型设计工具图形界面不美观等问题。通过重点关注作物生长模型中的模拟过程 共性特征分析,提出了符合元建模标准的作物生长元模型构建方法。本发明将Ecore元建模 技术运用到作物生长模拟元模型构建中,构建出作物生长模拟共性概念模型、作物生长模拟 元模型抽象语法及作物生长模拟元模型图形语法。发明主要完成以下任务:在作物生长模型 知识层次关系与元建模结构的基础上,抽象出作物生长过程中的共性特征,构建基于Ecore 的作物生长模拟共性概念模型。运用基于Ecore的元建模技术,实现基于Ecore的作物生长 元模型抽象语法的构建。运用GMF技术开发作物生长模拟元模型图形语法,实现了基于元 建模的作物生长元模型构建的可视化,提供了贴近农学家建模的环境,实现作物发育模拟模 型的可重复使用,促进了作物发育模拟模型之间的交流、共享与集成。本发明的技术方案是:

本发明的作物生长模拟领域通用概念模型的构建中通过对水稻、小麦等大田作物的生 长模型的共性结构进行分析,发现作物生长模拟模型可由共性的模型结构、算法结构和计算 变量三部分组成。本文首先识别出了存在与上述三个部分中的共性对象。着重关注并识别出 了存在于作物生长模型结构中的计算过程关系、依赖关系和关键环节控制规则、全生育期循 环规则、逐日计算规则。存在于算法结构中的计算过程关系、条件对象之间具有逻辑与、逻 辑或关系、公式对象之间具有顺序计算关系和公式之间的计算规则、条件块公式组的计算约 束规则。

本发明的作物生长元模型的构建中提出了基于ECore的作物生长元模型抽象语法 构建方法。该方法分为模型结构、算法结构和计算变量三部分进行作物生长元模型的构建。 首先将作物生长模型共性对象转换为由EClass实例化得到的对象元类,将作物生长共性关 系转换为对象元类之间的组合关系和关联关系,上述关系由EReference实例化得到。将作物 生长共性约束规则转换为用OCL和代码描述的约束规则。

本发明基于GMF的作物生长元模型图形语法的构建中,通过使用基于GMF的图形语 法开发方法、GMF分屏技术、基于Type的连接线建模技术、SWT创建对话框技术以及 Draw2D技术构建了可以动态变化的作物生长元模型图形语法。并将小麦生长元模型、棉花 作物生长元模型作为应用案例,验证本文所构建的作物生长元模型构建方法的可行性。

本发明的有益效果:

本发明的作物生长模拟领域通用概念模型的构建,抽取出作物生长过程中的共性特 征,解决了作物生长模型知识层次关系与元建模结构之间对应关系问题,实现了元建模技术 在作物生长模拟领域的应用中对于作物生长模型的概念的识别,其中包括静态结构概念、动 态行为概念以及约束规则概念的识别。

本发明的作物生长元模型的构建,提出了基于Ecore的作物生长元模型抽象语法构建 方法,并完成了作物生长元模型抽象语法的构建,实现了元建模技术在作物生长模型领域应 用中通过符合元建模规范来描述作物生长模型结构的元模型。

本发明的GMF的作物生长元模型图形语法,通过GMF分屏技术、基于Type的连接 线建模技术和Draw2D技术构建了展现能力强,可动态变换的作物生长元模型图形语法,实 现了基于元建模的作物生长元模型构建的可视化及建模图形元素更加美观,更加贴近农学家 建模环境。

附图说明

图1是本发明的技术路线框图。

图2是本发明的作物生长模型知识层次关系与元建模结构之间的关系示意图。

图3是及模型结构元概念对象间层次、包含以及与或关系示意图。

图4是本发明的模型结构元模型抽象语法示意图。

图5是本发明的基于元模型的模型组分图形语法示意图。

图6是本发明的小麦作物生长元模型的构建实例示意图。

图7是本发明的棉花作物生长元模型的构建实例示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。

如图1所示,基于元建模理论,构建作物生长元模型,然后研制基于作物生长元模型的 作物生长模型的方法。第一步是知识准备阶段。广泛收集与元建模理论和作物生长模型相关 的文献、书籍和论文,学习相关理论知识。第二步是作物生长领域概念识别阶段。在元建模 领域概念识别方法的支撑下,通过分析作物生长模型抽象得到作物生长模型共性概念、概念 间相互关系以及通用约束规则。从模型结构、算法结构、计算变量和规则约束四个方面进行 作物生长模拟领域概念识别。第三步是作物生长元模型抽象语法的构建,按照元建模理论分 别构建基于ECore的作物生长元模型抽象语法,从模型结构、算法结构、计算变量三部分分 别构建其元模型抽象语法,并进行三部分抽象语法的整合。第四步,基于GMF的作物生长 图形语法的构建。然后通过Draw2D技术补充GMF不能描述的作物生长图形语法(GMF只 能描述静态的图形语法,通过Draw2D技术可以实现动态变化的图形语法),使用代码编程 技术补充OCL不能描述的作物生长元模型语义(OCL只能实现较为简单的约束,通过代码 编程可以实现诸如静态结构模拟过程拓扑排序等约束语义)。第五步则是通过分别构建小麦 生生长模型和棉花生育时期及蕾铃发生发育模型及约束作物生长模拟过程需满足的作物生理 生态过程规则元模型,验证本方法可以适用于多种不同作物建模。同时具有良好的可扩展性。

如图2所示,是本发明的作物生长模型知识层次关系与元建模结构之间的关系示意图, 通过对水稻、小麦等大田作物的生长模型共性概念特征进行分析发现,作物生长模拟模型可 由共性的模型结构、算法结构和计算变量共三部分组成。作物生长模拟模型所具有的共性概 念,概念间相互关系以及约束规则是模型知识对象之间隐藏的规律关系,体现了不同作物类 型、不同模型类型相同或相似的生理生态过程和规律。

将作物生长模拟共性概念模型中的模型结构实例化后可得到某类作物生长元模型结构 (比如小麦生长元模型结构和水稻生长元模型结构),体现了某类作物所具有的的共性结构。 作物生长模拟共性概念模型和某类作物具有的共性结构均处于M2元模型层,可以通过实例 化某类作物具有的共性结构和作物生长模拟共性概念模型中的算法结构和计算变量得到位于 M1模型层的某类作物的模型。比如可将某类作物生长元模型结构实例化可到某个作物模型的 通用模型结构(比如WheatGrow模型结构和ORYZA2000模型结构)。将算法结构实例化可 得到某个作物模型的算法(比如WheatGrow算法和ORYZA2000算法)。将计算变量中的品 种参数和作物参数实例化可得到某个作物模型的参数。而某类作物模型和计算变量中的气象、 土壤以及栽培变量实例化可得到反应位于M0层现实世界中的某类作物的生长系统(比如小 麦生长系统和水稻生长系统)。

如图3所示,是本发明的模型结构元概念对象间层次、包含以及与或关系示意图;通过 对水稻、小麦等大田作物的生长模型共性概念特征进行分析,采用面向对象的方法发现,作 物生长模拟模型可由共性的模型结构、算法结构和计算变量共三部分组成。共性模型结构中 包括模型、模型组分以及算法组分等3个对象和层次关系、包含关系、与或关系、计算过程 关系和依赖关系等5种关系以及关键环节控制规则、全生育期循环规则、逐日计算规则和拓 扑排序规则等4种规则。共性算法结构中包括算法、条件块公式组、条件块、公式组、条件、 公式、逻辑运算符、关系运算符以及算术运算符等9个对象和层次关系、包含关系、计算过 程关系、条件对象之间的逻辑与或关系以及公式对象之间的顺序计算关系等5种关系以及公 式之间的计算规则、条件块公式组的计算约束规则。共性计算变量包括模型与外界交互的气 象、土壤、栽培、作物、品种以及模型输出量等6个基础对象和模型内部计算交互的中间变 量对象。

如图4所示,是本发明的模型结构元模型抽象语法示意图;在作物生长模拟共性概念模 型的基础之上,首先将计算变量、模型结构和算法结构中的对象转换为通过EClass实例化 得到的对象元类;将模型结构中的层次关系、包含关系、与或关系、计算过程关系和依赖关 系以及算法结构中的层次包含关系、条件块组织条件关系、公式组组织公式关系和计算过程 关系转换为通过EReference实例化得到的对象元类间的组合和关联关系以及通过代码实现的 对象元类间的关系。将模型结构中的关键环节控制规则、全生育期循环规则、逐日计算规则 和拓扑排序规则以及算法结构中的公式之间的计算规则、条件块公式组的计算约束规则使用 OCL和代码实现;最后通过建立算法组分对象元类和算法对象元类之间的组合关系以及模型 结和算法结构中对象元类和计算变量对象元类之间的组合关系得到基于ECore的作物生长元 模型抽象语法。

如图5所示,是本发明的基于元模型的模型组分图形语法的构建示意图;其中图形语法 的构建中,为共性模型结构中的模型、模型组分和算法组分对象分别构建了对应的图形语法。 通过GMF分屏技术实现层次以及包含关系图形语法,通过绘制关键模型组分图形表示法和 关键算法组分图形表示法的形式实现与或关系图形语法,通过基于Type的连接线建模技术 实现计算过程关系和依赖关系图形语法。为共性算法结构中的算法、条件块公式组、条件和 公式对象构建了以列表形式展示的图形语法。在算法内部按照“条件块公式组集合”的形式, 在条件块公式组内部按照“条件集合+公式集合”的形式作为层次包含关系、条件块组织条件 关系、公式组组织公式关系以及计算过程关系的图形语法。直接以计算变量中的气象、土壤、 栽培、作物、品种、模型输出量以及中间变量的文本书写形式作为其对应的图形语法。

具体实施时:

(1)小麦作物生长元模型构建实例

小麦作物生长元模型是使用本工具构建的小麦生长阶段发育与物候期元模型。可从图 中直观的看到小麦生长阶段发育与物候期元模型所具有的的关键模拟环节和相互之间的依赖 关系。

同时根据作物生理生态过程可知,小麦发育进程的模拟需要通过温度反应模拟的输出、 光反应模拟的输出以及春化作用的模拟输出作为输入,通过互作来量化小麦生长发育速率。 从而才能根据小麦生长发育速率来量化小麦所处的不同物候阶段。因此,图6所绘制的图形 是对于小麦生长阶段发育与物候期元模型的正确反映。

(2)棉花生育时期及蕾铃发育元模型构建

图7是使用本发明构建的棉花生长阶段发育与物候期元模型。可从图中直观的看到棉花 生长阶段发育与物候期元模型所具有的的关键模拟环节和相互之间的依赖关系。

同时根据作物生理生态过程可知,棉花发育进程的模拟需要通过温度反应模拟的输出和 光反应模拟的输出作为输入,通过互作来量化棉花生长发育速率。从而才能根据棉花生长发 育速率来量化棉花所处的不同物候阶段。因此,图7所绘制的图形是对于棉花生长阶段发育 与物候期元模型的正确反映。

本发明未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。

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