Role of Precision Agriculture in Mitigating Black Sigatoka in Banana Cultivation Under Climate Change: A Review and Bibliometric Analysis
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Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)
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Black Sigatoka, caused by the fungus P. fijiensis, is the most severe disease that affects bananas (Musa spp). Research has projected increases in disease severity in response to climate change and variability, highlighting the need to analyze the relative contributions of climate change and immediate responses to their effects on these crops. This study aimed to analyze the influence of climate variability and spatiotemporal variability of soil and climatic conditions on Black Sigatoka. In addition, it was evaluated the use of geostatistical, geomatics, remote sensing, and geographic information systems techniques for disease detection over the past 30 years. A systematic review of 156 articles was conducted using bibliometric analysis, considering descriptive statistics and bibliometric mapping using VOSviewer. The results showcased geostatistical methods used to measure Sigatoka infection in banana crops and identify soil and climatic variables associated with this disease. It is concluded that climate change has the potential to increase Black Sigatoka infection, but precision agriculture could be an effective tool to mitigate the negative impact on banana crops.
La sigatoka negra producida por el hongo P. fijiensis, es la enfermedad más severa que afecta al banano (Musa spp). Existen investigaciones que han proyectado incrementos en la severidad de la enfermedad en respuesta al cambio climático y la variabilidad climática, por lo que es necesario analizar las contribuciones relativas de los cambios del clima y las respuestas inmediatas a sus efectos en este tipo de cultivos. El objetivo de este estudio fue analizar la influencia de la variabilidad climática y la variabilidad espaciotemporal de las condiciones edafoclimáticas sobre sigatoka negra. Además, se evaluó el uso de técnicas geoestadísticas, geomáticas, de teledetección y sistemas de información geográfica para la detección de la enfermedad durante los últimos 30 años. Se adoptó una revisión sistemática de 156 artículos mediante análisis bibliométrico considerando estadísticas descriptivas y mapeo bibliométrico utilizando VOSviewer. Los resultados muestran métodos geoestadísticos utilizados para medir la infección por Sigatoka en cultivos de banano e identifican variables del suelo y climáticas asociadas con esta enfermedad. Se concluye que el cambio climático tiene el potencial de incrementar la infección de sigatoka negra, pero la agricultura de precisión podría ser una herramienta eficaz para disminuir el impacto negativo en los cultivos de banano.
La sigatoka negra producida por el hongo P. fijiensis, es la enfermedad más severa que afecta al banano (Musa spp). Existen investigaciones que han proyectado incrementos en la severidad de la enfermedad en respuesta al cambio climático y la variabilidad climática, por lo que es necesario analizar las contribuciones relativas de los cambios del clima y las respuestas inmediatas a sus efectos en este tipo de cultivos. El objetivo de este estudio fue analizar la influencia de la variabilidad climática y la variabilidad espaciotemporal de las condiciones edafoclimáticas sobre sigatoka negra. Además, se evaluó el uso de técnicas geoestadísticas, geomáticas, de teledetección y sistemas de información geográfica para la detección de la enfermedad durante los últimos 30 años. Se adoptó una revisión sistemática de 156 artículos mediante análisis bibliométrico considerando estadísticas descriptivas y mapeo bibliométrico utilizando VOSviewer. Los resultados muestran métodos geoestadísticos utilizados para medir la infección por Sigatoka en cultivos de banano e identifican variables del suelo y climáticas asociadas con esta enfermedad. Se concluye que el cambio climático tiene el potencial de incrementar la infección de sigatoka negra, pero la agricultura de precisión podría ser una herramienta eficaz para disminuir el impacto negativo en los cultivos de banano.