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Un análisis bibliométrico y de nube de palabras sobre el papel de Internet de las Cosas en la detección de enfermedades de plantas agrícolas

Autores: Patil, Rutuja Rajendra; Kumar, Sumit; Rani, Ruchi; Agrawal, Poorva; Pippal, Sanjeev Kumar

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Un análisis bibliométrico y de nube de palabras sobre el papel de Internet de las Cosas en la detección de enfermedades de plantas agrícolas


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Agricultura
Tecnología agrícola inteligente
Movimiento verde
Internet de las cosas
Presupuesto de cultivos
Enfermedades de las plantas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 25

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La agricultura ha observado avances significativos desde la introducción de la tecnología de la agricultura inteligente. El Movimiento Verde desempeñó un papel esencial en la evolución de los métodos agrícolas. El uso de la agricultura inteligente está acelerando a un ritmo sin precedentes porque beneficia tanto a los agricultores como a los consumidores al permitir una presupuestación de cultivos más efectiva. El dominio de la Agricultura Inteligente utiliza Internet de las Cosas, lo que ayuda a los agricultores a monitorear la gestión del riego, estimar los rendimientos de los cultivos y gestionar las enfermedades de las plantas. Además, los agricultores pueden aprender sobre las tendencias ambientales y, como resultado, qué cultivos cultivar y cómo aplicar fungicidas e insecticidas. Este artículo de investigación utiliza las palabras clave principales y subsidiarias relacionadas con la agricultura inteligente para consultar la base de datos de Scopus. La consulta devolvió 146 artículos de investigación relacionados con las palabras clave ingresadas, y se realizó un análisis de 146 publicaciones científicas, incluidos artículos de revistas, capítulos de libros y patentes. Node XL, Gephi y VOSviewer son herramientas de código abierto para visualizar y explorar redes bibliométricas. Se revelan nuevos aspectos de los datos, facilitando la exploración intuitiva. La encuesta incluye un análisis bibliométrico, así como un análisis de nube de palabras. Este análisis se centra en tipos de publicaciones y regiones de publicación, ubicaciones geográficas, documentos por año, área temática, asociación y autoría. Se encuentra que el campo de investigación de IoT en artículos de detección de enfermedades de plantas agrícolas emplea con frecuencia el inglés como idioma de publicación.

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