要約
AI4EO HYPERVIEWチャレンジは、航空機搭載ハイパーレススペクトル画像から農業的に重要な土壌パラメータ（K、Mg、P₂O₅、pH）を予測する機械学習手法の開発を目的としています。本研究では、平均スペクトル反射率に加え、勾配、ウェーブレット係数、フーリエ変換などから導出された特徴量を活用する、ランダムフォレストとK近傍回帰のハイブリッドモデルを提案します。この手法は計算負荷が低く、チャレンジのベースラインに対して21.9%の性能向上を達成し、公開リーダーボードで1位を獲得しました。さらに、ニューラルネットワークアーキテクチャの検討と今後の改善可能性についても議論します。