Sustainable Palm Tree Farming: Leveraging IoT and Multi-Modal Data for Early Detection and Mapping of Red Palm Weevil

The Red Palm Weevil (RPW) is a highly destructive insect causing economic losses and impacting palm tree farming worldwide. This paper proposes an innovative approach for sustainable palm tree farming by utilizing advanced technologies for the early detection and management of RPW. Our approach combines computer vision, deep learning (DL), the Internet of Things (IoT), and geospatial data to detect and classify RPW-infested palm trees effectively. The main phases include; (1) DL classification using sound data from IoT devices, (2) palm tree detection using YOLOv8 on UAV images, and (3) RPW mapping using geospatial data. Our custom DL model achieves 100% precision and recall in detecting and localizing infested palm trees. Integrating geospatial data enables the creation of a comprehensive RPW distribution map for efficient monitoring and targeted management strategies. This technology-driven approach benefits agricultural authorities, farmers, and researchers in managing RPW infestations and safeguarding palm tree plantations' productivity

Big data and IoT-based applications in smart environments: A systematic review

This paper reviews big data and Internet of Things (IoT)-based applications in smart environments. The aim is to identify key areas of application, current trends, data architectures, and ongoing challenges in these fields. To the best of our knowledge, this is a first systematic review of its kind, that reviews academic documents published in peer-reviewed venues from 2011 to 2019, based on a four-step selection process of identification, screening, eligibility, and inclusion for the selection process. In order to examine these documents, a systematic review was conducted and six main research questions were answered. The results indicate that the integration of big data and IoT technologies creates exciting opportunities for real-world smart environment applications for monitoring, protection, and improvement of natural resources. The fields that have been investigated in this survey include smart environment monitoring, smart farming/agriculture, smart metering, and smart disaster alerts. We conclude by summarizing the methods most commonly used in big data and IoT, which we posit to serve as a starting point for future multi-disciplinary research in smart cities and environments

Vers une agriculture de précision intelligente des palmiers : une étude sur la détection des palmiers et du charançon rouge du palmier.

In the era of precision agriculture, where a 70% increase in global food production is imperative,this research unfolds as a transformative force propelled by data-driven methodologies.Focusing on the vital realm of palm cultivation, which is particularly crucial for date palmproduction and environmental balance, this study tackles the challenges posed by diverseand voluminous data through the integration of remote sensing big data and the Internet ofThings (IoT). The central stage is deep learning, ushering in a new era of smart precisionagriculture tailored for effective palm management. Three key challenges were addressed:agricultural data management, palm tree detection and counting, and pest and disease management,all with the overarching goal of fortifying resilience, productivity, and sustainabilityin palm production. The contributions of this research are manifested in a scalable remotesensing data management model, the introduction of a distributed architecture to handlemassive, high-resolution remote sensing data, and a deep learning and UAV-based approachfor efficient palm tree detection. This revolutionary approach not only accelerates data collection,reduces errors, and enhances decision-making but also contributes significantly to thesustainability of the palm industry and aligns with Sustainable Development Goals (SDGs).Additionally, this study presents an innovative solution for sustainable palm cultivation byintegrating computer vision, deep learning, IoT, and geospatial data for the early detectionand mapping of Red Palm Weevil (RPW) infestations. Achieving 98.8%-99.5% accuracy anddetection rate with a custom DL model, this technology-driven strategy enables comprehensivemapping, monitoring, and targeted management of RPW spread, benefiting agriculturalagencies, growers, and researchers.À l’ère de l’agriculture de précision, où une augmentation de 70 % de la production alimentairemondiale est impérative, cette recherche se dévoile comme une force transformative, propulséepar des méthodologies axées sur les données. Axée sur le domaine vital de la culturedu palmier, particulièrement cruciale pour la production d’huile de palme et l’équilibre environnemental,l’étude aborde les défis posés par des données diverses et volumineuses grâce àl’intégration de données massives de télédétection et de l’Internet des objets (IdO). Le protagonistede cette scène est l’apprentissage profond, inaugurant une nouvelle ère d’agriculture deprécision intelligente adaptée à une gestion efficace des palmiers. Trois défis clés sont abordés:la gestion des données agricoles, la détection et le comptage des palmiers, ainsi que la gestiondes ravageurs et des maladies, le tout dans le but ultime de renforcer la résilience, la productivitéet la durabilité de la production de palmiers. Les contributions de cette recherche semanifestent par un modèle évolutif de gestion des données de télédétection, introduisant unearchitecture distribuée pour gérer des données massives de télédétection haute résolution,et une approche basée sur l’apprentissage profond et les drones pour une détection efficacedes palmiers. Cette approche révolutionnaire accélère non seulement la collecte de données,réduit les erreurs et améliore la prise de décision, mais contribue également de manière significativeà la durabilité de l’industrie du palmier et s’aligne sur les objectifs de développementdurable (ODD). De plus, l’étude présente une solution innovante pour une culture durabledu palmier en intégrant la vision par ordinateur, l’apprentissage profond, l’IdO et les donnéesgéospatiales pour la détection précoce et la cartographie des infestations du charançon rougedu palmier (RPW). Atteignant une précision et un taux de détection de 98.8%-99.5% avecun modèle personnalisé d’apprentissage profond, cette stratégie technologique permet unecartographie complète, une surveillance et une gestion ciblée de la propagation du RPW,bénéficiant aux organismes agricoles, aux cultivateurs et aux chercheurs