A pesca artesanal no Brasil passa por um grande apagão de dados oficiais. Sendo assim, o PEA Pescarte propôs o Primeiro e Segundo Censo Pescarte, pesquisas do tipo censitárias que têm como objetivo conhecer a realidade da cadeia da pesca artesanal da Bacia de Campos através da coleta de dados quantitativos e qualitativos. Este trabalho tem como principal objetivo extrair e organizar semanticamente o conhecimento subjacente à coleta de dados do censo, provendo suporte estruturado a processos de tomada de decisão, a fim de compreender e aprimorar a atividade pesqueira artesanal em questão. O trabalho se inicia com a modelagem conceitual do domínio de conhecimento em um diagrama de classes UML, composto pelos termos utilizados na cadeia da pesca artesanal, que funciona como base para a criação de uma ontologia específica para este domínio de conhecimento, utilizando a linguagem padrão OWL e reusando ontologias consagradas. Em seguida, é criada uma base de conhecimento semântica, instanciando a ontologia em um banco de dados semântico RDF nativo (triple store), para armazenamento dos microdados do censo com significado explícito inteligível por máquinas. Por fim, é feita a validação da proposta, por meio de um conjunto de questões de competência, cuidadosamente criado, que deve ser respondido através de consultas SPARQL submetidas ao banco de dados semântico. Tanto a ontologia, quanto o conjunto de questões de competência devem ser continuamente estendidos e aperfeiçoados, em um processo iterativo e incremental.

Palavras-chave: Ontologia, RDF, Linked Data, Microdados do Censo Pescarte.