Data analytics for crop management: a big data view تحليلات البيانات لإدارة المحاصيل: عرض البيانات الضخمة Analyse des données pour la gestion des cultures : une vue Big Data Análisis de datos para la gestión de cultivos: una vista de big data

Abstract Recent advances in Information and Communication Technologies have a significant impact on all sectors of the economy worldwide. Digital Agriculture appeared as a consequence of the democratisation of digital devices and advances in artificial intelligence and data science. Digital agriculture created new processes for making farming more productive and efficient while respecting the environment. Recent and sophisticated digital devices and data science allowed the collection and analysis of vast amounts of agricultural datasets to help farmers, agronomists, and professionals understand better farming tasks and make better decisions. In this paper, we present a systematic review of the application of data mining techniques to digital agriculture. We introduce the crop yield management process and its components while limiting this study to crop yield and monitoring. After identifying the main categories of data mining techniques for crop yield monitoring, we discuss a panoply of existing works on the use of data analytics. This is followed by a general analysis and discussion on the impact of big data on agriculture. التطورات الحديثة في تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لها تأثير كبير على جميع قطاعات الاقتصاد في جميع أنحاء العالم. ظهرت الزراعة الرقمية كنتيجة لإضفاء الطابع الديمقراطي على الأجهزة الرقمية والتقدم في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات. خلقت الزراعة الرقمية عمليات جديدة لجعل الزراعة أكثر إنتاجية وكفاءة مع احترام البيئة. سمحت الأجهزة الرقمية الحديثة والمتطورة وعلوم البيانات بجمع وتحليل كميات هائلة من مجموعات البيانات الزراعية لمساعدة المزارعين والمهندسين الزراعيين والمهنيين على فهم المهام الزراعية بشكل أفضل واتخاذ قرارات أفضل. في هذه الورقة، نقدم مراجعة منهجية لتطبيق تقنيات استخراج البيانات على الزراعة الرقمية. نقدم عملية إدارة غلة المحاصيل ومكوناتها مع قصر هذه الدراسة على غلة المحاصيل ومراقبتها. بعد تحديد الفئات الرئيسية لتقنيات استخراج البيانات لرصد غلة المحاصيل، نناقش مجموعة شاملة من الأعمال الحالية حول استخدام تحليلات البيانات. ويلي ذلك تحليل عام ومناقشة حول تأثير البيانات الضخمة على الزراعة. Résumé Les progrès récents des technologies de l'information et de la communication ont un impact significatif sur tous les secteurs de l'économie mondiale. L'agriculture numérique est apparue comme une conséquence de la démocratisation des appareils numériques et des progrès de l'intelligence artificielle et de la science des données. L'agriculture numérique a créé de nouveaux processus pour rendre l'agriculture plus productive et efficace tout en respectant l'environnement. Des dispositifs numériques récents et sophistiqués et la science des données ont permis la collecte et l'analyse de vastes quantités d'ensembles de données agricoles pour aider les agriculteurs, les agronomes et les professionnels à mieux comprendre les tâches agricoles et à prendre de meilleures décisions. Dans cet article, nous présentons une revue systématique de l'application des techniques d'exploration de données à l'agriculture numérique. Nous introduisons le processus de gestion du rendement des cultures et ses composantes tout en limitant cette étude au rendement des cultures et au suivi. Après avoir identifié les principales catégories de techniques d'exploration de données pour le suivi du rendement des cultures, nous discutons d'une panoplie de travaux existants sur l'utilisation de l'analyse de données. Elle est suivie d'une analyse générale et d'une discussion sur l'impact des mégadonnées sur l'agriculture. Resumen Los recientes avances en las Tecnologías de la Información y la Comunicación tienen un impacto significativo en todos los sectores de la economía en todo el mundo. La Agricultura Digital surgió como consecuencia de la democratización de los dispositivos digitales y los avances en inteligencia artificial y ciencia de datos. La agricultura digital creó nuevos procesos para hacer que la agricultura sea más productiva y eficiente, respetando el medio ambiente. Los dispositivos digitales y la ciencia de datos recientes y sofisticados permitieron la recopilación y el análisis de grandes cantidades de conjuntos de datos agrícolas para ayudar a los agricultores, agrónomos y profesionales a comprender mejor las tareas agrícolas y tomar mejores decisiones. En este artículo, presentamos una revisión sistemática de la aplicación de técnicas de minería de datos a la agricultura digital. Presentamos el proceso de gestión del rendimiento de los cultivos y sus componentes, al tiempo que limitamos este estudio al rendimiento y monitoreo de los cultivos. Después de identificar las principales categorías de técnicas de minería de datos para el monitoreo del rendimiento de los cultivos, discutimos una panoplia de trabajos existentes sobre el uso del análisis de datos. A esto le sigue un análisis general y un debate sobre el impacto de los macrodatos en la agricultura.