Precision agriculture has different strategies to collect, process and analyze different types and nature data to be able to make decisions that improve the efficiency, productivity, quality, profitability and sustainability of agricultural production. Specifically, crop sustainability is directlyrelated to reducing costs for farmers and minimizing environmental impact. In this paper, an application to help in the decision making about the most convenient type of crop to plant in a certain zone is developed, taking into account the climate conditions of that zone, in order to make a sustainable crop. This application is integrated within the Internet of Things system, which can be adapted and parameterized for any kind of crop and zone. The Internet of Things system components are described in detail and a fuzzy clustering model is proposed for the system’s intelligent module. This fuzzy model focuses on making a zone grouping (management zones), taking into account the zone climate conditions. The model manages fuzzy data, which allows us more extensive information and a more natural data treatment. A real study case of the proposed application is presented using data from the Region of Murcia (Spain). In this study case, the entire deployed Internet of Things system has been described, the fuzzy model to group similar areas in terms of meteorology has been validated and evaluated and the recommendation module has been implemented, taking into account the actual production data and the needed resources for the crops in the Region of Murcia (Spain).

中文翻译：

---

开发应用程序以向农民提供知识：为可持续农业寻找最合适的农作物

精准农业采用不同的策略来收集，处理和分析不同类型和自然数据，从而能够制定能够提高农业生产效率，生产率，质量，利润率和可持续性的决策。具体来说，作物可持续性与降低农民成本和最大程度地减少环境影响直接相关。在本文中，考虑到该地区的气候条件，开发了一种有助于决策的最方便的农作物类型决策应用程序，以实现可持续的作物。该应用程序集成在物联网系统中，可以针对任何作物和区域进行调整和参数化。详细描述了物联网系统组件，并为该系统的智能模块提出了模糊聚类模型。该模糊模型着重于考虑区域气候条件，进行区域分组（管理区域）。该模型管理模糊数据，这使我们能够获得更广泛的信息和更自然的数据处理。使用来自穆尔西亚地区（西班牙）的数据，提出了所建议应用的实际研究案例。在此研究案例中，已描述了整个已部署的物联网系统，已对气象方面的相似区域进行分组的模糊模型得到了验证和评估，并且已考虑到实际生产数据和所需的需求而实施了推荐模块。西班牙穆尔西亚地区的农作物资源。该模糊模型着重于考虑区域气候条件，进行区域分组（管理区域）。该模型管理模糊数据，这使我们能够获得更广泛的信息和更自然的数据处理。使用来自穆尔西亚地区（西班牙）的数据，提出了所建议应用的实际研究案例。在此研究案例中，已描述了整个已部署的物联网系统，已对气象方面的相似区域进行分组的模糊模型得到了验证和评估，并且已考虑到实际生产数据和所需的需求而实施了推荐模块。西班牙穆尔西亚地区农作物的资源。该模糊模型着重考虑区域气候条件，进行区域分组（管理区域）。该模型管理模糊数据，这使我们能够获得更广泛的信息和更自然的数据处理。使用来自穆尔西亚地区（西班牙）的数据，提出了所建议应用的实际研究案例。在此研究案例中，已描述了整个已部署的物联网系统，已对气象方面的相似区域进行分组的模糊模型得到了验证和评估，并且已考虑到实际生产数据和所需的需求而实施了推荐模块。西班牙穆尔西亚地区农作物的资源。这使我们可以获得更广泛的信息和更自然的数据处理。使用来自穆尔西亚地区（西班牙）的数据，提出了所建议应用的实际研究案例。在此研究案例中，已描述了整个已部署的物联网系统，已对气象方面的相似区域进行分组的模糊模型得到了验证和评估，并且已考虑到实际生产数据和所需的需求而实施了推荐模块。西班牙穆尔西亚地区农作物的资源。这使我们能够获得更广泛的信息和更自然的数据处理。使用来自穆尔西亚地区（西班牙）的数据，提出了所建议应用的实际研究案例。在此研究案例中，已描述了整个已部署的物联网系统，已对气象方面的相似区域进行分组的模糊模型得到了验证和评估，并且已考虑到实际生产数据和所需的需求而实施了推荐模块。西班牙穆尔西亚地区农作物的资源。