Técnicas de Minería de datos aplicados a la agricultura: Estado del Arte y análisis bibliométrico

This research presents a bibliometric analysis of 106 journal and state-of-the-art articles indexed in Scopus and a systematic analysis of 83 selected papers. Areas of study are identified that include the prediction of crop yield and growth, the detection of plant diseases, and water and soil analysis related to different types of crops such as cereals (rice, barley, corn, wheat, soybeans); fruits (apple, cucumber); legumes (alfalfa, beans, peanuts); tubers, among others. Climatic variables, soil, water, topographic and edaphological conditions, and data mining techniques such as Neural Networks, Deep Learning, segmentation, association, and classification rules, among others, are examined to optimize the use of resources and make agricultural decisions based on data. In addition, the challenges and opportunities in this research area are highlighted as the future perspectives for developing advanced data mining solutions in the agricultural context. This analysis contributes to a better understanding of how data mining is transforming the farm sector academic and scientific community to drive efficiency, sustainability, and informed decision-making in food production.En esta investigación, se presenta un análisis bibliométrico de 106 artículos de revistas y estado del arte indexados en Scopus, junto con un análisis sistemático de 83 artículos seleccionados. Se identifican áreas de estudio que incluye la predicción de rendimiento y crecimiento de cultivos, la detección de enfermedades en plantas, análisis de agua y suelo, relacionados con diferentes tipos de cultivo como: cereales (arroz, cebada, maíz, trigo, soya); frutas (manzana, pepino); legumbres (alfalfa, frejol, cacahuate); tubérculos, entre otros. Se examinan variables climáticas, suelo, agua, condiciones topográficas, edafológicas y técnicas de minería de datos como, Redes Neuronales, Deep Learning, segmentación, reglas de asociación y clasificación, entre otras, para optimizar el uso de recursos y tomar decisiones agrícolas basadas en datos. Además, se destacan los desafíos y oportunidades en esta área de investigación, así como las perspectivas futuras para el desarrollo de soluciones de minería de datos avanzadas en el contexto agrícola. Este análisis contribuye a una mejor comprensión de cómo la minería de datos está transformando el sector agrícola, comunidad académica y científica, con el fin de impulsar la eficiencia, la sostenibilidad y la toma de decisiones informadas en la producción de alimentos

Analysis of green manure decomposition parameters in northeast Brazil using association rule networks.

The food sector is one of the most critical areas of the economy, and consumers are seeking safer, more readily available, more affordable, and better quality food. Therefore, organic agriculture has become a possible approach for optimizing the characteristics of processed foods. Vegetables have essential uses as green manure, but the greatest difficulty encountered when using these species is related to the time required for their residues to decompose.Made available in DSpace on 2019-04-17T01:12:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Analysisofgreenmanure.pdf: 1247231 bytes, checksum: 4db564bd275a0bb1011970f9e0417ea7 (MD5) Previous issue date: 2019bitstream/item/195928/1/Analysis-of-green-manure.pd