El objetivo global del proyecto de Tesis es lograr una gestión sostenible del agua de riego en tres Comunidades de Regantes (CR) ubicadas en la Región de Murcia: Campo de Cartagena, Pliego y Totana; a partir de la monitorización del estado hídrico del sistema suelo-planta-atmósfera a pequeña y gran escala, y del establecimiento de modelos predictivos que facilite la toma de decisiones en tiempo real sobre la programación del riego. Asimismo, se evaluarán estrategias de riego deficitario en los cultivos más representativos de las tres zonas regables (limonero, albaricoquero y uva de mesa), considerando diferentes umbrales del agotamiento de agua en el suelo respecto a capacidad de campo, y su interacción con la bioestimulación en base de algas a través del riego, incrementándose así, la eficiencia del uso del agua de riego y del nitrógeno aportado a través de la fertirrigación. La plataforma riego digital que será utilizada en los trabajos que abordará la Tesis Doctoral propuesta, procede de los proyectos europeos Irriman Life (LIFE13 ENV/ES/000539) y Water4ever (PCIN-2017-091).

La plataforma riego digital que será utilizada en los trabajos que abordará la Tesis Doctoral propuesta, procede de los proyectos europeos Irriman Life (LIFE13 ENV/ES/000539) y Water4ever (PCIN-2017-091). La plataforma realizará la Captación y Monitorización de la información procedente de distintos indicadores del estado hídrico del suelo-planta-atmósfera e índices multiespectrales y térmicos a escala de parcela demostrativa (PD), Procesado de esta información, Visualización de la evolución temporal de los distintos índices para cada PD, Modelización predictiva empleando técnicas de Machine Learning (Aprendizaje Automático), que englobe la información de las PD y las del resto de la superficie de la zona regable de las 3 comunidades de regantes (CR) indicadas, de cara a la Validación de los modelos y su posterior Difusión.