2022年6月，科信所林草大数据与知识服务团队，深入开展林草领域语义知识组织研究，探索智能化语义知识组织技术方法，加强林草知识组织体系优化和关键技术研发，研究解决了大容量知识本体的灵活抽取、实时自动关联与可视化展示等技术问题，构建了林草大数据科技知识资源体系。经过3年多的不懈努力，推出了林草领域知识图谱应用系统，系统覆盖了从数据采集到数据清洗、知识提取、知识表示、本体建模、图谱自动构建及动态更新、可视化关联分析、智能问答、语义检索、智能知识推荐等知识图谱技术链，实现了林草领域知识资源协同建设与知识共享，为用户提供基于语义关联的知识发现服务。

该系统通过林草领域专家的参与，确定了专家、机构、地点、类别、品种、种（动植物）、属（动植物）、科（动植物）8大概念维度，并定义了各概念之间的关系与属性，构建了林草领域知识本体模型；开展了林草专家、机构、造林树种、国家林木良种名录、授权植物新品种等知识的收集、数据抽取、精细化加工和标注，形成不同知识维度和分类体系的数据，构建了林草领域知识本体库，目前已收录林草领域实体数据53753个，关系数据162888个,以RDF三元组形式表示，利用Neo4j图形库进行存储；实现了林草领域知识图谱与林业专业知识服务系统（http://forest.ckcest.cn）林业搜索系统的有机融合，提高了平台的统一搜索和聚合能力，实现知识关联、智能搜索、知识挖掘与可视化分析等功能。利用本体针对用户检索结果进行辅助聚类，同时利用本体关联关系辅助用户进行深入检索，实现数据资源的深度挖掘与揭示。

林草领域涉及的范围广、数据来源多、形式复杂，借助知识图谱的优势，实现分散孤立的数据到聚合关联的知识转化，可以深化数据资源利用，更好地为林草科技创新和政府决策提供支撑保障。