随着林业信息资源的不断膨胀,随之而来的信息检索问题源源不断的涌现出来,如信息检索智能性不高,用户查询结果片面等。在语义Web的大框架下,结合本体知识及已有的信息检索技术成为解决以上问题的新方法。利用林业某特定领域的核心概念搭建领域本体语义Web框架,对提高林业领域信息检索的准确性及全面性有着十分重要的意义。目前,针对林业领域本体的语义检索研究较少,但许多相关领域的本体语义研究方法对本文的研究方向有一定程度的借鉴意义。本文以林业病虫害领域数据为基础,利用本体论及语义预处理知识构建出领域本体知识库,让机器对领域内的数据具有语义分析及推理的能力,然后通过对用户查询词进行基于已构建本体库的语义扩展,使得查询结果更倾向于用户的核心需求。本文的核心内容如下:通过对领域本体构建的相关理论进行研究,以林业病虫害领域数据为基础,采用本体构建七步法,人工构建了基于林业病虫害领域的本体知识库,同时邀请领域专家进行理论指导与协助,完善已构建知识库。引入边权重关系、语义相关度因素,结合目前已有的本体语义相似度影响因子,提出一种改进的本体概念间语义相似度算法,并通过实验验证了该方法的合理性及有效性。同时,根据优化后的算法,提出了一种效率更高的语义查询扩展模型,对下文提出的语义检索模型提供了重要基础。结合已构建的林业病虫害领域本体库及语义查询扩展模型,通过需求分析以及对系统框架及各个功能模块的详细设计,实现了基于林业病虫害领域本体的语义检索系统模型。为了验证本文提出的有效性及可行性,本文进行了试验验证和结果分析,证明了该模型对传统模型的改进,一定程度上改善了检索的查准率和查全率。最后,论文针对研究中的创新点及存在问题进行了总结,并对问题的解决提出了建设性意见。