Défense de Thèse de Doctorat en “Artificial Intelligence” by Mr. Musa MUSTAPHA

La Euromed University of Fes (UEMF) se complace en informar al público de

la defensa de tesis doctoral en “Artificial Intelligence”

La defensa de la tesis tendrá lugar el martes 9 de diciembre de 2025, a las 09:00 en la UEMF

Ubicación: Sala principal del Incubador (LOC001994)

La tesis será presentada por el Sr. Musa MUSTAPHA

bajo el tema:

“Advancing Sustainable Agriculture with Artificial Intelligence and Remote Sensing Techniques: Applications in Irrigation Water Quality, Drought Assessment, and Crop Yield Prediction”

Resumen general

La población mundial crece y el cambio climático se intensifica; la escasez de agua y las sequías frecuentes amenazan cada vez más la productividad agrícola y la seguridad alimentaria, particularmente en regiones áridas y semiáridas. Esta tesis aprovecha la Inteligencia Artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML) y la Teledetección (RS) para mejorar la gestión de los recursos hídricos y promover la agricultura sostenible en zonas propensas a la sequía. La investigación se centra en tres áreas clave: evaluación de la sequía, calidad y cantidad de agua de riego, y predicción del rendimiento de cultivos. Se realizó una revisión exhaustiva de las aplicaciones de la IA en la evaluación de la calidad del agua de riego (IWQ) que identificó brechas de investigación críticas y oportunidades. A partir de estas ideas, se desarrolló un marco avanzado de ML para la clasificación de la calidad del agua de riego, logrando hasta un 98,5% de precisión. Para la cantidad de agua, se diseñó un modelo para predecir la evapotranspiración de referencia (ETo) en regiones con escasez de datos usando tanto conjuntos de datos climáticos parciales como completos (terrestres y en malla (AgERA5)), con resultados que mostraron alta precisión (R² > 0,95). Sin embargo, el conjunto de datos AgERA5 subestimó ligeramente las mediciones basadas en estaciones. La severidad de la sequía se evaluó usando datos Sentinel-2 y MODIS combinados con técnicas de ML, revelando fuertes relaciones entre la disminución de tierras agrícolas, la severidad de la sequía (mediante el Índice de Salud de la Vegetación) y la variabilidad de las precipitaciones en regiones semiáridas. Se desarrolló un marco de evaluación del estrés por sequía específico por cultivo basado en datos de teledetección y un modelo híbrido 1D-CNN-GRU para predecir el Índice de Satisfacción de Requerimiento Hídrico del Trigo (WRSI) usando la humedad del suelo SMAP y datos climáticos en malla (AgERA5 y CHIRPS) para el monitoreo de la salud del cultivo. El modelo alcanzó un R² de 0,98. Experimentos de campo validaron estos marcos para la predicción del rendimiento del trigo, empleando un modelo CNN–GRU con mecanismo de atención que integró datos AgERA5 con mediciones in situ, obteniendo un R² de 0,95. Estos experimentos confirmaron que el riego suplementario en regiones semiáridas puede aumentar significativamente la productividad mientras se conserva el agua dulce. Esta investigación demuestra el potencial transformador de la IA y la RS para una gestión hídrica agrícola precisa, escalable y rentable. Las metodologías avanzan la agricultura de precisión y apoyan los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas, ofreciendo soluciones prácticas para regiones con escasez de agua para mejorar la seguridad alimentaria y la sostenibilidad.

. Esta tesis será presentada a los miembros del jurado: Nombre completo Grado Institución Rol Prof. Abdelghafour MARFAK Profesor Titular Universidad Euromed de Fez Presidente del jurado Prof. Nabil El Akkad Profesor Titular Université Sidi Mohamed ben Abdellah Revisor Prof. Omar ELOUTASSI Profesor Titular Moulay Ismail University, Errachidia Revisor Prof. Zerhoune MESSAOUDI Profesor Titular École Nationale d'agriculture de Meknès Revisor Prof. Mohammed OUANAN Profesor Titular Moulay Ismail University, Meknes Examinador Prof. Alaoui Chakib Profesor Asociado Universidad Euromed de Fez Examinador Prof. Ahmed El Hilali ALAOUI Profesor Titular Universidad Euromed de Fez Director de Tesis Prof. Mhamed ZINEDDINE Profesor Asistente Universidad Euromed de Fez Codirector de Tesis