Виды знания. 
Системы управления базами данных, применяемы в геоинформационных системах

Знания — это качественная смысловая информация об объектах, субъектах, процессах, ситуациях и явлениях некоторой предметной области. Знания отображаются в виде фраз и предложений естественного языка. Выделяют различные виды знания: обыденное («здравый смысл»), личностные, научные и др. Научному знанию присущи логическая обоснованность, доказательность, воспроизводимость познавательных результатов.

Представление и переработка знаний об экологических объектах могут быть выполнены с использованием различных моделей представления знаний (фреймов, предикатов, семантических графов и др.), которые программно отображаются в базах знаний, а также с использованием интеллектуальных баз данных на основе применения объектно-ориентированного программирования.

Статические знания, или декларативные знания, хранятся в специализированных объектно-ориентированных системах. Объектно-ориентированные данные дают пользователям возможность объединять подобные объекты в группы, а также в виде какой-либо иерархической структуры. Все объекты в каждой группе подразделяются по набору свойств или признаков; существуют специальные процедуры и методы, которые позволяют отбирать один или более объектов данного класса для дальнейшего их использования. Существует такое понятие как «наследование» — это такие свойства, признаки и методы, которые присущи определенному классу объектов «С» на высшем уровне иерархии и являются также присущими для всех подгрупп в поддереве ниже «C».

Декларативные знания — это знания об объектах, субъектах, процессах, ситуациях и явлениях некоторой предметной области.

Динамические знания, или продукционные знания отображают правила поведения или правила принятия решений в данной предметной области. Динамические или продукционные знания отображаются в экоинформационных системах (Ecological Information Systems — EIS) в виде продукционных или эвристических правил. Продукционное правило может быть представлено нотацией: «если (условие), то (действие)». Условием в продукционном правиле может быть некоторое начальное состояние экосистемы. Экспертные системы позволяют выработать приоритетные продукционные правила принятия организационно-управленческих решений.

Сбор и обработка экологических данных могут быть выполнены типовыми методами математической статистики с применением систем управления базами данных (СУБД) и систем искусственного интеллекта. Когда данные агрегированы, или объединены и оценены, они становятся входными данными, но это только одна часть количественной информации. Другая дополнительная информация также принимается во внимание для использования всех видов экологических данных, которыми интересуется лицо принимающее решение (ЛПР). Эксперты всегда принимают во внимание такую информацию, когда оценивают какой-либо объект окружающей среды. При этом многообещающая стратегия состоит в том, чтобы сформировать рабочую гипотезу и подтвердить эту гипотезу на основе доступной информации. При этом имеется в виду, что входная информация об объекте ОС может быть неполной и неопределенной. [9].