El apoyo y desarrollo del sector agroalimentario primario está recibiendo cada vez más atención. La complejidad de los problemas modernos de la agricultura ha llevado a la penetración generalizada de los Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones (DSS) de Manejo Integrado de Plagas (IPM). Los DSS de IPM dependen en gran medida de numerosas condiciones del entorno agroecológico utilizado para el cultivo. Para probar y validar los DSS de IPM, los cultivos permanentes, como el cultivo de olivos, son muy importantes, por lo que este trabajo se centra en la plaga que es potencialmente más dañina para el olivo y la fruta: la mosca del olivo. Las investigaciones existentes han indicado una fuerte dependencia tanto de la temperatura como de la humedad relativa en la dinámica poblacional de la mosca del olivo, pero no se han centrado en las condiciones ambientales/climáticas localizadas (microclimas) relacionadas con el ciclo de vida de la plaga. En consecuencia, aquí utilizamos una colección de una amplia gama de conjuntos de datos integrados de sensores y etiquetados manualmente de información ambiental, climática y de plagas. Luego proponemos una asignación eficaz y eficiente de registros sensoriales en dos etapas en grupos que representan microclimas relacionados con el ciclo de vida de la plaga, basada en análisis de datos estadísticos y redes neuronales. Se aplicó una experimentación extensa utilizando los dos métodos y los resultados fueron muy prometedores para ambas partes de la metodología propuesta. Los microclimas identificados en la experimentación demostraron ser consistentes con datos intuitivos y reales recopilados en el campo, mientras que su evaluación cualitativa también indica la aplicabilidad del método propuesto para usos en la vida real.