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Mathematical Modeling in Agriculture

ISBN 9781394233694
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Author: Pramanik, Sabyasachi (Haldia Institute of Technology, India) / M., Niranjanamurthy (BMS Institute of Technology and Management, Yelahanka, Bengalore, India) / Gupta, Ankur (Vaish College of Engineering, Rohtak, India) / Obaid, Ahmed J. (University of Kufa
Publisher: Wiley
ISBN: 9781394233694
Cover: HARDCOVER
Date: 2024年11月

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DESCRIPTION
The main goal of the book is to explore the idea behind data modeling in smart agriculture using information and communication technologies and tools to make agricultural practices more functional, fruitful and profitable.

The research in the book looks at the likelihood and level of use of implemented technological components with regard to the adoption of different precision agricultural technologies. To identify the variables affecting farmers’ choices to embrace more precise technology, zero-inflated Poisson and negative binomial count data regression models were utilized. Outcomes from the count data analysis of a random sample of various farm operators show that various aspects, including farm dimension, farmer demographics, soil texture, urban impacts, farmer position of liabilities, and position of the farm in a state, were significantly associated with the approval severity and likelihood of precision farming technologies.

Farm management information systems (FMIS) have constantly advanced in complexity as they have incorporated new technology, the most recent of which is the internet. However, few FMIS have fully tapped into the internet’s possibilities, and the newly developing idea of precision agriculture receives little or no support in the FMIS that are now being sold. FMIS for precision agriculture must meet a few more criteria beyond those of regular FMIS, which increases the technological complexity of these systems’ deployment in a number of ways. In order to construct an FMIS that meet these extra needs, the authors here evaluated various cutting-edge web-based methods. The goal was to determine the requirements that precision agriculture placed on FMIS.

TABLE OF CONTENTS
1 Analyzing the Impact of Food Safety Regulations on Agricultural Supply Chains: A Mathematical Modeling Perspective
Nimit Kumar, Shwetha M.S., Govind Shay Sharma, Nitin Ubale, Nuzhat Fatima Rizvi and Dharmesh Dhabliya

2 Modeling the Effects of Land Degradation on Agricultural Productivity: Implications for Legal and Policy Interventions
Amit Verma, Istita Auddy, Murli Manohar Gour, Dhwani Bartwal, Sukhvinder Singh Dari and Ankur Gupta

3 Mathematical Modeling of Carbon Sequestration in Agricultural Soils: Implications for Climate Change Mitigation Policies
Kailash Malode, Brijpal Singh Rajawat, Amar Shankar S., Ravindra Kumar, Deepti Khubalkar and Sabyasachi Pramanik

4 Optimizing Livestock Feed Formulation for Sustainable Agriculture: A Mathematical Modeling Approach
Rutul Patel, Upasana, Ashutosh Pattanaik, Deepak Kumar, Ahmar Afaq and Soma Bag

5 Modeling the Economic Impact of Agricultural Regulations: A Case Study on Environmental Compliance Costs
Vikesh Rami, Sunil Kumar, Gautham Krishna, Abhinav, Sukhvinder Singh Dari and Dharmesh Dhabliya

6 Quantifying the Economic Benefits of Precision Agriculture Technologies: A Mathematical Modeling Study
Deepak Kumar, Apexaben Rathod, Sachchida Nand Singh, Meena Y. R., Rushil Chandra and Ankur Gupta

7 Optimizing Resource Allocation in Agribusinesses: A Mathematical Modeling Approach Considering Legal Factors
Vishvendra Singh, Navghan Mahida, Anand Janardan Madane, Sudhakar Reddy, Parth Sharma and Sabyasachi Pramanik

8 Modeling the Dynamics of Agricultural Cooperatives and Legal Implications for Farmer Organizations
Shiv Shankar Shankar, Prashantkumar Zala, Ashutosh Awasthi, Ezhilarasan G., Sukhvinder Singh Dari and Soma Bag

9 Optimizing Agroforestry Systems for Sustainable Agriculture: A Mathematical Modeling Approach
Beemkumar Nagappan, Aakriti Chauhan, Chandni Mori, Praveen Kumar Singh, Shilpa Sharma and Sabyasachi Pramanik

10 Simulating the Effects of Climate-Smart Agriculture Practices on Farm Resilience: A Mathematical Modeling Approach
Kiran K. S., Meenakshi Dheer, Mukesh Laichattiwar, Devendra Pal Singh, Vaidehi Pareek and Soma Bag

11 Modeling the Dynamics of Agrochemical Regulations and Impacts on Agricultural Productivity
Hannah Jessie Rani, Akanchha Singh, Aishwary Awasthi, Ashwani Rawat, Nuvita Kalra and Ankur Gupta

12 Optimizing Energy Consumption in Greenhouse Production: A Mathematical Modeling Approach
Beemkumar Nagappan, Arun Gupta, Sachin Gupta, Diksha Nautiyal, Aarti Kalnawat and Dharmesh Dhabliya

13 Analyzing the Economic and Legal Impacts of Intellectual Property Rights on Plant Breeding Innovations: A Mathematical Modeling Study
Gopalakrishna K., Bhirgu Raj Maurya, Rajeev Kumar, Sushila Arya, Himanshi Bhatia and Ankur Gupta

14 Simulating the Effects of Land Use Regulations on Agricultural Land Values: A Mathematical Modeling Study 265
Ashwani Rawat, Ramachandran T., Yogesh Chandra Gupta, Manoj Kumar Mishra, Gabriela Michael and Sabyasachi Pramanik

15 Simulating the Effects of Agricultural Land Fragmentation on Farm Effciency: A Mathematical Modeling Analysis
Diksha Nautiyal, Manjunath H. R., Praveen Kumar Singh, Umesh Kumar Tripathi, Saurabh Raj and Soma Bag

16 Simulating the Effects of Land Use Policies on Agricultural Productivity: A Mathematical Modeling Perspective
Vinaya Kumar Yadav, Sushila Arya, Asha Rajiv R., Devendra Pal Singh, Siddharth Ranka and Dharmesh Dhabliya

17 Quantifying the Economic Benefits of Agricultural Extension Services: A Mathematical Modeling Analysis
Rajeev Kumar, Satendra Kumar, Pradeepa P., Akanchha Singh, Karun Sanjaya and Ankur Gupta

18 Modeling the Impact of Agricultural Investment Incentives on Rural Development: Legal and Economic Perspectives
Dal Chandra, Manoj Kumar Mishra, Ankit Pant, Ahmadi Begum, Sukhvinder Singh Dari and Dharmesh Dhabliya

19 Optimizing Harvest Scheduling in Agriculture: A Mathematical Modeling Approach Considering Legal Restrictions
Heejeebu Shanmukha Viswanath, Umesh Kumar Tripathi, Minnu Sasi, Kishore Kumar Pedapenki, Prashant Dhage and Ankur Gupta

20 Quantifying the Economic Benefits of Agricultural Data Sharing: A Mathematical Modeling Perspective
Aruno Raj Singh, Vinaya Kumar Yadav, Laishram Zurika, Dasarathy A. K., Abhishekh Benedict and Dharmesh Dhabliya
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