我国是柑橘生产大国,传统的柑橘生产是根据“经验”和习惯进行人工管理,劳动力需求量大、工人经验度要求高,难以实现规模化、实时化生产管理。这就造成了目前我国产能与美国、巴西等柑橘生产发达国之间难以逾越的鸿沟。为解决当前存在的问题,国家提出用农业信息化这种重要手段来促进现代农业发展和推进社会主义新农村建设。但是在农业信息化中,如何将海量、多源、异构的农业领域知识应用到实际中是一个急需解决的问题。以往的做法是开发基于关系数据库的专家知识系统,但在实际应用发现,这种做法有很多弊端,如知识量小、查询不精准,难以处理多维度的问题等。而语义技术却是解决这此类问题的利刃。这是因为,基于语义技术的本体使用URI(统一资源标识),利用W3C定义的标准语言,如RDF、RDFS、 RDFS+和OWL等,在语义集成、大规模推理等方面具有很大优势,这就为将农业专业知识应用到实际提供了可能。本文通过对语义技术的学习,提出了构建基于语义技术的柑橘施肥本体来解决当前农业信息化遇到的专业领域知识难以应用到实际的问题,本文主要贡献包括：(1)海量、多源、异构柑橘生产管理信息的语义集成。根据本体构建的法则,经过知识抽取、定义分类、三元组构建、规则构建、验证查询等步骤,建立柑橘施肥语义本体。(2)发现语义推理中存在的冗余问题。本文以联合国粮农组织(FAO)开发的涉及农业、林业、渔业和其他相关领域的AGROVOC本体为例,从推理冗余角度探讨本体构建的合理性。首先在语义推理机制上定性地分析产生冗余的原因,接着使用复杂网络分析方法分析本体结构网络,定量地验证推理冗余产生的原因。最后的结果表明,这为检验本体合理性提供了一种新的角度和方式。(3)构建基于语义技术的柑橘施肥决策支持系统提供主动的、个性化的、精准的柑橘生产管理信息服务。针对普通农户缺乏农业生产专业知识(例如灌溉、施肥、病虫害等),结合柑橘施肥语义本体,建立柑橘施肥和病症查询系统,落实专家知识应用难的问题。综上,本文提出构建柑橘施肥语义本体和开发柑橘施肥决策系统等方法来解决农业信息化尤其是柑橘施肥中专家知识实际应用难的问题。相信本文的研究可以为日后解决类似问题提供有益的参考价值。