Den Bachelor-Abschluss in Agrarwissenschaften erwarb Abdelrazek Elnashar an der Fakultät für Landwirtschaft der Kafrelsheikh Universität in Ägypten. Für seinen Master legte er seinen Schwerpunkt auf Bodenressourcen und wechselte an die Abteilung für natürliche Ressourcen der Fakultät für afrikanische Postgraduiertenstudien der Universität Kairo, Ägypten. Abelrazak Elnashar hat am Aerospace Information Research Institute der Chinesischen Akademie der Wissenschaften (AIRCAS) und an der Universität der Chinesischen Akademie der Wissenschaften (UCAS) in China in Kartografie und geografischen Informationssystemen (Fernerkundung von Land- und Wasserressourcen) promoviert.

Seine Forschungsinteressen sind die Verknüpfung von Erdbeobachtung, maschinellem Lernen, Cloud Computing und Boden-Ernte-Modellierung zur Erreichung der Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs). Er hat beträchtliche Erfahrung mit der quantitativen Datenanalyse von Umwelt- und Geodatensätzen unter Verwendung der Sprachen Python, R und JavaScript, Google Colab, Google Earth Engine und Desktop-Software (z. B. QGIS, ArcGIS, ENVI).

Für DigiPlus arbeitet Abdelrazek Elnashar an dem Thema Modell-Daten-Fusion und Plausibilitätsmodellierung im System Boden-Pflanze. Das Ziel ist es, robuste Methoden für Empfehlungssysteme für saisonale Feldbewirtschaftungsoptionen zu entwickeln, die auf plausiblen Boden-Pflanzen-Modellen basieren, die durch Datenassimilation und maschinelle Lernalgorithmen unterstützt werden.