于景鑫，男，1990年出生于黑龙江省哈尔滨市，博士，毕业于中国地质大学（北京），取得工学博士学位。现就职于北京市农林科学院智能装备技术研究中心，高级农艺师，主要从事农业节水相关的多源数据挖掘与智能模型构建研究。取得工信部颁发的信息系统项目管理师（高级）职业资格证书以及美国PMP管理认证资质，入选2021-2023年度北京市青年人才托举工程。

主要从事农业大数据挖掘与智能模型开发方面创新研究，重点关注农业水资源管理领域的相关科学问题，为提高农业灌溉效率和水资源利用效率提供了有效的技术支持。

围绕数据驱动的农田土壤墒情时空信息挖掘与预测建模，提出了基于动态参数优化的CatBoost算法的空间估计模型（TPE-CatBoost），根据协变量特征动态地优化超参数，提高SWC的空间估算制图精度；提出了结合卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的深度学习模型（CNN-GRU），利用CNN的特征表达能力和GRU的记忆能力，对不同深度的SWC进行时序预测；利用“低成本”的多源遥感数据（ERA-5土地再分析和MODIS LAI产品）代替地面测量数据，对Hydrus-1D模型的土壤水力参数进行反演求解，对于在难以获得土壤水力特性参数的区域进行土壤水分模拟具有重要意义。

主持及骨干参与国家级和省部级科研项目10余项，在Agricultural Water Management、Journal of Hydrology等国际权威期刊发表相关论文20余篇，授权国家发明专利11项，出版学术专著3部（主编1部），取得软件著作权5项，曾获四川省科技进步奖（二等）、农业节水科技奖（二等）等奖项。