Veel kennis heeft een ruimtelijk aspect en zeker in de agrarische sector zijn activiteiten en bedrijfseigenschappen aan een moment in de tijd en een geografische positie gebonden. Door het gecombineerd ontsluiten van kennis en locatie wordt ruimtelijk zoeken door het kennisnetwerk mogelijk. De Kennisverkenner, een innovatieve manier om (ruimtelijke) kennis te ordenen en te ontsluiten

Janssen, H.

Wien, J.E.

Zeeuw, K., de

Name not available

Kennisverkenner: van een geo-informatie systeem (GIS) naar een geo-kennis systeem (GKS)

Wageningen Yield 

6 @gro-Informatica december 2006
Samenvatting
Mede door de sterke opkomst van het living labs concept, 
verandert de vraag naar geo-informatie voor domeindeskun-
digen in een vraag naar geo-kennis die uitwisselbaar is met 
iedereen. Door de veelal complexe, versnipperde en ondoor-
zichtige informatie is er bij de betrokkenen grote behoefte 
aan ondersteuning bij de interpretatie en combinatie van 
deze informatie tot benutbare kennis. Dit vraagt om nieuwe 
software en methoden om verschillende kenniselementen 
op digitale wijze met elkaar te verbinden. Gebruik makend 
van de ontwikkelingen op gebied van standaarden, GIS, 
ontologieën en visualisatietechnieken wordt door Alterra 
een prototype van een geografisch kennis systeem (GKS) 
ontwikkeld. In dit artikel leggen wij uit welke concepten 
we hiervoor gebruiken. Deze concepten hebben we in een 
software tool bij elkaar gebracht, die we de kennisverken-
ner noemen. De kennisverkenner genereert kennis door 
geo-objecten, die voorzien zijn van een tijd en plaats attri-
buut, met behulp van een ontologie aan elkaar te relateren. 
Dankzij de ontologiebenadering kunnen geo-objecten uit 
verschillende domeinen aan elkaar gerelateerd worden. Er 
wordt in de kennisverkenner gebruik gemaakt van een visu-
alisatietechniek die een kaartbeeld en een relatiediagram 
aan elkaar koppelt. De eerste bevindingen zijn positief. In 
vervolgprojecten zal het prototype verder ontwikkeld wor-
den om tot een operationele GKS toepassing te komen.
1. Inleiding
In de landbouw, maar ook daarbuiten, is een verandering 
gaande in hoe innovatie-processen en kennistransfer verlo-
pen. Het landbouw innovatiesysteem, het zogenaamde OVO-
drieluik, heeft lange tijd als succesvol voorbeeld gediend 
voor de organisatie van innovatieprocessen. OVO stond hier-
bij voor een lineair proces van Onderzoek, Voorlichting en 
Onderwijs, welke als verschillende activiteiten werden ver-
richt door daarvoor speciaal opgerichte organisaties. In de 
praktijk blijkt deze aanpak tegenwoordig weinig succesvol 
meer te zijn omdat het proces van kennistransfer veelal niet 
meer lineair verloopt. In de praktijk zijn zeer steeds meer 
partijen betrokken bij het ontwikkelen, toepassen, beheren, 
borgen en overdragen van kennis. Het proces is cyclisch, 
dynamisch en interactief. Daarbij dwingt de integraliteit en 
complexiteit van de vraagstukken steeds vaker tot het com-
bineren van verschillende soorten kennis waarbij het ken-
nisaanbod complex, versnipperd en ondoorzichtig is (Wijf-
fels 2004).
Het Living Labs concept in zijn huidige vorm wordt als 
belangrijke stap gezien naar een nieuwe innovatie infra-
structuur. Kenmerk van het concept is de overgang van 
laboratorium naar real-life situaties en interactieve betrok-
kenheid van gebruikers in een vroeg stadium van het innova-
tieproces (Annerstedt en Haselmayer, 2006). De interactieve 
betrokkenheid van gebruikers vraagt om het delen van ken-
nis in netwerken. De uitdaging hierbij is om de complexe, 
versnipperde en ondoorzichtige informatie voor alle betrok-
kenen vindbaar, toegankelijk en begrijpelijk te maken. In dit 
artikel wordt beschreven hoe ontologie hier een rol in kan 
spelen.
Veel kennis heeft een ruimtelijk aspect. Zeker in de agrari-
sche setting zijn activiteiten en bedrijfseigenschappen aan 
een moment in de tijd en een geografische positie gebon-
den. De technische ontwikkelingen in de afgelopen jaren op 
het gebied van geo-ICT maken het mogelijk om de plaats van 
activiteiten zichtbaar te maken in overzichtskaarten en geo-
informatie in het bedrijfsproces te integreren. De uitdaging 
is om de verbindingen tussen geo-activiteiten en -actoren in 
zowel tijd als ruimte te definiëren en inzichtelijk te maken. 
Dit artikel beschrijft een concept en toepassing van een 
systeem waarmee de integratie van ruimtelijke relaties met 
niet ruimtelijke kennisnetwerken gefaciliteerd wordt. Hier-
door ontstaat een Geografisch Kennis Systeem (GKS) die het 
“living labs” concept ondersteunt en waardoor publieke en 
private partners elkaar beter kunnen vinden en begrijpen. 
Wij noemen dit systeem de “kennisverkenner”. Dit kennissy-
steem geeft inzicht in eigenschap, plaats, tijd en relaties van 
objecten, die context onafhankelijk begrepen kan worden.
Figuur  geeft een schematisering weer van de conceptuele 
stappen die genomen zijn in de ontwikkeling van de kennis-
verkenner.
Kennisverkenner: 
Van een geo-informatie systeem (GIS) 
naar een geo-kennis systeem (GKS)
Jan Erik Wien1, Kees de Zeeuw1 en Henk Janssen2
1Alterra – Centrum Geo-Informatie
2Alterra – Centrum Landschap
Postbus 47, 6700 AA  Wageningen
Agro4_2006_binw_.indd   16 31-01-2007   15:01:28
december 2006 @gro-Informatica 7
GIS GKS
Standaard
kiezen
Objecten
Generiek
Beschrijven
Ontologie
opstellen
Objecten
relateren
Visualiseren
tijd, plaats
Relaties en
eigenschappen
Interactief
Associatief
Kennis
verkennen
Figuur 1. Schematisering van conceptuele stappen beschreven in dit 
artikel
2. Geo-objecten beschrijven
Voor de uitwisseling van geo-informatie is gekozen om aan 
te sluiten bij de NEN360 standaard, een Basismodel Geo-
informatie met termen, definities, relaties en algemene 
regels voor de uitwisseling van informatie over aan het aard-
oppervlak gerelateerde ruimtelijke objecten (NNI, 996). De 
relevantie van geografische objecten is soms verschillend 
voor verschillende sectoren. Daarom is het totale geo-infor-
matiedomein gesegmenteerd in sectoren die een sector-spe-
cifieke beschrijving mogelijk maakt. Een voorbeeld hiervan 
is het informatiemodel ruimtelijke ordening (IMRO, 2003). 
Het Basismodel Geo-informatie is relevant voor alle onder-
liggende sectoren. Dit is in figuur 2 schematisch weer gege-
ven (Aalders et al., 2004).
Generiek (algemeen geldend)
Sector specifiek
Organisatie specifiek
IM
RO
IM
W
A
IM
K
IC
H
TO
P1
0N
Basismodel
geo-informatie
NEN 3610
Uitwisseling
Figuur 2. Het Basismodel Geo-informatie NEN 3610 van belang voor 
verschillende sectoren. 
Omdat de kennisverkenner kennis vanuit verschillende 
domeinen koppelt, is het nodig om een Generiek Ruimtelijk 
Informatie Model te gebruiken (GRIM). Dit betekent dat geo-
objecten uit verschillende domeinen uitwisselbaar zijn en 
door elkaar begrepen kunnen worden. Om deze geo-infor-
matie te beschrijven wordt gebruik gemaakt van een door 
Alterra ontwikkelt concept, GOBLET (Geo-Object-Basiseen-
heid Locatie, Eigenschappen & Tijd). Dit concept is gebaseerd 
op de stelling ”iets ligt ergens” en voegt aan geo-objecten de 
attributen locatie, tijd en eigenschappen toe, zoals in figuur 
3 weergegeven (Vullings et al, 2003).
Door aan te sluiten bij een Generiek Ruimtelijk Informatie 
Model (GRIM) en gebruik te maken van het GOBLET con-
cept, worden alle geo-objecten uit verschillende domeinen 
op eenduidige manier beschreven. Dit is nodig om met de 
kennisverkenner domeinonafhankelijk te kunnen werken. 
Geo-informatie uit verschillende domeinen kan als het ware 
‘gestapeld’ worden tot nieuwe kennis in het netwerk.
3. Gebruik van ontologie in de Kennisverkenner
Een van de uitdagingen bij kennis delen in netwerken zit in 
het begrijpen van elkaar.  Dit geldt ook voor het begrijpen 
en juist interpreteren van geo-informatie. Er vindt een ver-
schuiving plaats van het directe gebruik van geo-informatie 
door de mens, naar het gebruik van de geo-informatie door 
computers alvorens met de mens te communiceren. Essen-
tieel verschil hierbij is dat de mens (soms) nog in staat is 
om de verschillende begrippen juist te interpreteren door 
impliciet gebruik te maken van enige context informatie 
(bijvoorbeeld welk domein betreft het). Voor de computers 
is het noodzakelijk om deze kennis expliciet te maken. Het 
“living labs” concept vraagt om zelfverklarende informatie. 
Ontologie kan gebruikt worden om informatie of kennis in 
termen van het ene domein te vertalen in termen van het 
andere domein. Maar wat is nu precies ontologie?
Eén van de eerste definities zou gegeven zijn door Neches et 
al. (99) en luidt als volgt: “an ontology defines the basic 
terms and relations comprising the vocabulary of a topic 
area as well as the rules for combining terms and relations 
to define extensions to the vocabulary”. Hierbij gaat het dus 
om een beschrijving van termen en relaties in een domein 
van onderzoek. De meest geciteerde definitie van ontologie 
is van Gruber (993): “an explicit and formal specification 
of a conceptualization”. Een “conceptualisatie” wordt daar 
uitgelegd als een abstract model voor een fenomeen, dat de 
relevante begrippen van dit fenomeen identificeert. “Expli-
ciet” betekent dat alle begrippen en de beperkingen op die 
begrippen uitdrukkelijk vermeld worden. “Formeel” ver-
wijst naar het feit dat het geheel machineleesbaar moet zijn. 
Veelal gebeurt dit door gebruik te maken van de W3C OWL 
(Ontolgy Web Language, Patel-Schneider et al., 2004).
Een ontologie is dus een formeel domein-specifiek voca-
bulaire waarmee de objecten en de relaties tussen objecten 
kunnen worden beschreven. Door middel van de grammati-
cale regels van een ontologie kunnen betekenisvolle relaties 
tussen de elementen uit de ontologie worden gedefinieerd, 
die vervolgens kunnen worden gebruikt om de ontologie 
specifiek te bevragen. In figuur 4 is schematisch samengevat 
hoe op basis van een standaard en GOBLET objecten uitwis-
selbaar worden met behulp van een ontologie.
In de kennisverkenner wordt ontologie gebruikt om de 
relaties tussen geo-objecten onderling en relaties met niet 
geo-objecten te beschrijven. Door gebruik te maken van dit 
semantisch rijke concept wordt de gecombineerde infor-
matie begrijpelijk gemaakt en ontstaat een kennisnetwerk. 
Het GIS ontwikkelt zich hiermee in de richting van een Geo-
Kennis Systeem (GKS). Een hulpmiddel hierbij is de kennis-
verkenner. Hoofstuk 4 beschrijft de verschillende onderde-
len van deze kennisverkenner.
Agro4_2006_binw_.indd   17 31-01-2007   15:01:29
 @gro-Informatica december 2006
Object Subject
Attributes
Meta-information
Location
Time
Quality
Characteristics
Figuur 3. Abstracte weergave van 
een GOBLET (uit: Vullings et al., 
2003).
week hour
century
decade
minute
time
millenium
year
secondToPower3
secondSquare
baseUnit
perSecond
meter_perSecond
secondToPower4 coulomb
perSecondSquare
second
Figuur 4. Geo-objecten uitwisselbaar 
maken door standaardisatie, gene-
rieke databeschrijving (GOBLET) en 
ontologie.
NEN 3610 GOBLET Ontologie
Standaardisatie Generiek maken Relateren
Figuur 5. Spring graph visualisatie in 
de ontologie browser zoals gebruikt 
in de kennisverkenner. 
Agro4_2006_binw_.indd   18 31-01-2007   15:01:30
december 2006 @gro-Informatica 9
4. Toepassing van de Kennisverkenner
De kennisverkenner is een generieke framework aplica-
tie waarmee de hierboven beschreven geo-kennisnetwer-
ken kunnen worden ontsloten. Basis voor deze ontsluiting 
bestaat uit een ontologie browser in de vorm van een zoge-
naamde “spring graph“ (Fruchterman, 99). Figuur  geeft 
een voorbeeld van een (onderdeel van een) ontologie van 
eenheden die wordt gevisualiseerd in een spring graph. 
In de browser kan op ieder object worden geklikt waardoor 
het geselecteerde item centraal komt te staan. In figuur  is 
dit “second”. De relaties van dit object met andere objecten 
in het netwerk wordt aangegeven. De gebruiker kan hierbij 
aangeven hoeveel niveaus zichtbaar worden gemaakt. Zo is 
in figuur  te zien dat “second” via “time” een relatie heeft 
met andere tijdseenheiden als “minute” en “hour”.
Als het geselecteerde object in het netwerk een geo-object is, 
kan het object in een kaartlaag worden afgebeeld. Er is dus 
een koppeling gemaakt tussen de spring graph visualisatie 
en de kaartvisualisatie. In figuur 6 wordt een voorbeeld gege-
ven van een toepassing van gebiedsprocessen in Nederland. 
In het voorbeeld heeft de gebruiker “Gelderland” geselec-
teerd. Omdat dit een geo-object is wordt dit in de kaart 
gevisualiseerd. Doordat geo-objecten en ruimtelijke relaties 
in de ontologie zijn opgenomen, wordt ruimtelijk zoeken 
door het kennisnetwerk mogelijk. Hierdoor ontstaat een 
kenniskaart. Van alle objecten in het kennisnetwerk, kun-
nen de eigenschappen worden getoond. Een eigenschap kan 
bijvoorbeeld een URL zijn waarvan de inhoud kan worden 
getoond in een applicatie.
5. Conclusies
Door de veranderende innovatie infrastructuur is efficiënte 
kennistransfer in netwerken noodzakelijk. Door de veelal com-
plexe, versnipperde en ondoorzichtige informatie is er bij de 
betrokkenen grote behoefte aan ondersteuning bij de interpre-
tatie en combinatie van deze informatie tot benutbare kennis. 
De snelle ontwikkelingen op gebied van geo-informatie en ICT 
maken het mogelijk om deze ondersteuning te bieden. 
In dit artikel is de onderliggende conceptuele benadering 
gepresenteerd zoals wij die gehanteerd hebben. Hiermee is 
een prototype van een kennisverkenner ontwikkeld. 
Door het combineren van ontwikkelingen op het gebied van 
standaarden, ontologie en visualisatie streven we ernaar 
om informatie systemen te verrijken tot kennissystemen. 
Geo-informatie en geo-kennis zijn totaal geïntegreerd in dit 
concept en worden hiermee bruikbaar voor niet domeindes-
kundigen.
Het prototype heeft de potentie om breed toepasbaar te wor-
den en zal, door de grote belangstelling van mensen die in 
kennisnetwerken opereren, in diverse projecten verder wor-
den uitgewerkt.
Literatuur
Aalders, HJGL, Bulens, J, Janssen, P, Oosterom, PJM van, 
 Reuvers, M, & Quak, CW (2004). Ontwerp NEN 360 Basismo-
del Geo-informatie. Delft: NEN Normcommissie.
Annerstedt, J. en S. Haselmayer (2006) eChallenges 2006 
paper, Barcelona October 26th 2006.
Fruchterman T. M. J., Reingold E. M. (99). “Graph Drawing 
by Force-Directed Placement”, Software - Practice & Expe-
rience, 2()99, pp. 29-64.
[IMRO, 2003], Informatiemodel Ruimtelijke Ordening (IMRO) 
2003. Werkdocument: gebruik en regels voor toepassing, 
mei 2003, P.A.L.M. Janssen Neches, Robert, Richard Fikes, 
Tim Finin, Thomas Gruber, Ramesh Patil, Ted Senator, and 
William R. Swartout. (99) Enabeling technology for
knowledge sharing. AI Magazine, Vol.2, No. 3, Fall 99. 
[Available at: http://www.csee.umbc.edu/~finin/papers/aim9/ ].
[NNI, 99], NEN 360; Terreinmodel Vastgoed. Termen, defi-
nities en algemene regels voor de classificatie en codering 
van de aan het aardoppervlak gerelateerde objecten. Neder-
lands Normalisatie Instituut, juli 99; UDC 00.4:69:00.4:
6.3.003.62.
Patel-Schneider, Peter F.,  Patrick Hayes, Ian Horrocks. (2004) 
OWL Web Ontology Language Semantics and Abstract 
Syntax. W3C Recommendation. [Available at: http://www.
w3.org/TR/owl-semantics/ ]
Vullings, Wies,  Jandirk Bulens, Manon van Heusden. (2003) 
IMRO in de Groene ruimte: Mogelijkheden en beperkingen. 
Alterra-rapport 673, ISSN 66-797, CGI-document 03-003, 
ISSN 6-74, CGI, Wageningen.
Figuur 6. Screenshot van een toepassing van de kennisverkenner voor 
gebiedsprocessen
Agro4_2006_binw_.indd   19 31-01-2007   15:01:30


Kennisverkenner: van een geo-informatie systeem (GIS) naar een geo-kennis systeem (GKS)

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Name not available

Wageningen Yield