联合收割机、田地农业经营地图生成方法、田地农业经营地图生成程序及记录有田地农业经营地图生成程序的记录介质与流程

本发明涉及能够一边在田地行驶一边收获农作物且基于由拍摄部获得的拍摄图像进行农业经营支援的联合收割机、及使用由这种联合收割机获得的信息的田地农业经营地图生成方法。

背景技术：

在联合收割机的割取作业中，割取时期的植立谷秆不仅有直立状态的谷秆，还有成为倒伏状态的谷秆。在这种倒伏状态的植立谷秆的割取作业中，要求与直立状态的植立谷秆的割取作业不同的控制。例如，在专利文献1的联合收割机中，具备拍摄割取部前方的谷秆的电视摄像机和图像处理装置。图像处理装置将来自电视摄像机的图像与预先存储的表示各种谷秆的植立状态的图像比较，检测谷秆的植立状态。此时，当检测到割取部前方的谷秆的一部分倒伏时，拨禾轮以谷秆倒伏侧为下方进行倾斜。由此，意图提高倒伏谷秆的割取性能。

在专利文献2的联合收割机中，根据基于割取作业时获得的电子摄像头的拍摄图像而求得的功率谱分布，在割取前进行植立谷秆的倒伏程度的评价判定。通过根据该倒伏程度适时地进行车速等的控制，而进行脱粒负荷的调整，实现顺畅的脱粒作业。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开平11-155340号公报

专利文献2：日本特开平10-304734号公报

技术实现要素：

发明所要解决的课题

在专利文献1及专利文献2的联合收割机中，在农作物的割取收获作业时，检测倒伏谷秆，并基于该检测结果，调整作业行驶控制。尽管农作物的收获每年重复进行，但割取收获作业时的倒伏谷秆的检测信息也仅利用于该作业时。例如，若倒伏谷秆由于局部的肥料过多(氮过多)或日照情况而产生，则表示倒伏谷秆的存在位置的信息通过利用于下一次的农作物的栽培和收获的计划即农业经营计划中，也能够实现倒伏谷秆的减少。

鉴于这种实际情况，期望能够将倒伏谷秆的检测利用于将来的农业经营计划的信息管理技术。

用于解决课题的方案

本发明的特征在于，提供一种联合收割机，一边在田地行驶一边收获农作物，其具备：机体位置计算部，其基于来自卫星定位模块的定位数据来算出机体的地图坐标即机体位置；拍摄部，其设置于所述机体，在收获作业时拍摄所述田地；图像识别模块，其被输入由所述拍摄部继时性地依次获得的拍摄图像的图像数据，推定所述拍摄图像中的倒伏谷秆区域，并输出用于表示所推定的所述倒伏谷秆区域的识别输出数据；评价模块，其输出评价依次收获的所述农作物而得到的每单位行驶的农作物评价值；倒伏谷秆位置信息生成部，其根据取得所述拍摄图像的时间点的所述机体位置和所述识别输出数据而生成用于表示所述倒伏谷秆区域的地图上的位置的倒伏谷秆位置信息；以及收获信息生成部，其根据收获所述农作物的时间点的所述机体位置和所述农作物评价值而生成收获信息。

在本发明中，在拍摄图像中显示有倒伏谷秆的情况下，通过图像识别模块，根据作为该拍摄图像的图像数据，推定倒伏谷秆区域。进一步地，由于以获取拍摄图像的时间点的地图坐标表示的机体位置通过机体位置计算部而被算出，因而根据该机体位置和用于表示倒伏谷秆区域的识别输出数据，生成用于表示倒伏谷秆的地图上的位置的倒伏谷秆位置信息。同时，求得依次收获的农作物的每单位行驶的农作物评价值，根据收获该农作物的时间点的机体位置和该农作物的农作物评价值，生成收获信息。其结果，能够根据倒伏谷秆位置信息确认地图上的倒伏谷秆区域的分布，并且能够根据收获信息确认地图上的农作物的农作物评价值的分布。通过对比田地中的倒伏谷秆区域的分布与农作物评价值的分布，在下一次的农作物的栽培中，也能够降低对于倒伏谷秆区域的施肥量，或调整种植量。通过采用本发明的联合收割机，当然能够进行考虑了倒伏谷秆的地图上的位置(倒伏谷秆与联合收割机的距离)的收获作业支援的控制，且得到支援下一次的农业经营计划的信息。

在农作物的收获中，收获量即产量、收割作物的食味成为重要的评价量。如果农作物为小麦或大米等，则能够依次测定每行驶距离(每小时)投入谷粒箱的谷粒的产量、及每行驶距离(每小时)收获的谷粒的水分或蛋白质成分。因此，在本发明的优选的实施方式之一中，所述农作物评价值中包含产量或食味或其双方。由此，能够掌握田地中的倒伏谷秆区域的位置和依赖于田地位置的产量、食味。

在本发明的优选的实施方式之一中，将所述倒伏谷秆位置信息与所述收获信息在地图上整合而生成田地农业经营地图的田地农业经营地图生成部构建于机体内部的控制系统、云计算机系统或设置于远程地的服务器等。这种田地农业经营地图能够通过将田地中的表示区划单位的倒伏谷秆区域的分布的倒伏谷秆地图和田地中的表示区划单位的产量、食味和分布的收获地图以地图坐标或田地坐标一致的方式组合而生成。在田地农业经营地图由联合收割机或附属于联合收割机的通信终端(液晶显示器、平板计算机或智能手机等)生成的情况下，通过将该田地农业经营地图上传于云计算机系统，也能够随时随地利用。通过这种田地农业经营地图，能够以区划单位分析倒伏谷秆区域中的农作物评价值。例如，如果农作物评价值为产量，则能够根据这种田地农业经营地图，明确且简单地掌握在倒伏谷秆区域与非倒伏谷秆区域之间产生的产量差，能够在以后的施肥计划等的农业经营计划中进行参照。

进一步地，也能够将由联合收割机生成的倒伏谷秆位置信息和收获信息上传至云计算机系统，而在云计算机系统侧生成田地农业经营地图。此外，该云计算机系统用作利用计算机网络将各种信息服务汇总或分散，并向各用户提供的系统的总称，也包括现有的服务器/客户端系统、个人的信息交换系统等。

在本发明中，上述那样的生成田地农业经营地图的田地农业经营地图生成方法也作为权利对象。本发明所涉及的田地农业经营地图生成方法，由以下步骤构成：输出用于表示基于由设置于联合收割机的拍摄部获得的拍摄图像推定的倒伏谷秆区域的识别输出数据的步骤；根据取得所述拍摄图像的时间点的机体位置和所述识别输出数据生成用于表示所述倒伏谷秆区域的地图上的位置的倒伏谷秆位置信息的步骤；输出评价通过所述联合收割机在田地进行作业行驶而依次收获的农作物而得到的每单位行驶的农作物评价值的步骤；根据收获所述农作物的时间点的所述机体位置和所述农作物评价值而生成收获信息的步骤；以及将所述倒伏谷秆位置信息与所述收获信息在地图上整合，而生成田地农业经营地图的步骤。

根据本发明，当使联合收割机进行作业行驶时，生成倒伏谷秆位置信息及收获信息，然后，仅通过使倒伏谷秆位置信息与收获信息在地图上整合，生成田地农业经营地图。此外，若倒伏谷秆位置信息和收获信息使用成为共同的基础的地图数据生成，则无需使倒伏谷秆位置信息与收获信息在地图上整合。

另外，本发明所涉及的田地农业经营地图生成程序，使计算机实现：输出用于表示基于由设置于联合收割机的拍摄部获得的拍摄图像推定的倒伏谷秆区域的识别输出数据的功能；根据取得所述拍摄图像的时间点的机体位置和所述识别输出数据生成用于表示所述倒伏谷秆区域的地图上的位置的倒伏谷秆位置信息的功能；输出评价通过所述联合收割机在田地进行作业行驶而依次收获的农作物而得到的每单位行驶的农作物评价值的功能；根据收获所述农作物的时间点的所述机体位置和所述农作物评价值生成收获信息的功能；以及将所述倒伏谷秆位置信息与所述收获信息在地图上整合，而生成田地农业经营地图的功能。

另外，本发明所涉及的记录有田地农业经营地图生成程序的记录介质，该田地农业经营地图生成程序使计算机实现：输出用于表示基于由设置于联合收割机的拍摄部获得的拍摄图像推定的倒伏谷秆区域的识别输出数据的功能；根据取得所述拍摄图像的时间点的机体位置和所述识别输出数据生成用于表示所述倒伏谷秆区域的地图上的位置的倒伏谷秆位置信息的功能；输出评价通过所述联合收割机在田地进行作业行驶而依次收获的农作物而得到的每单位行驶的农作物评价值的功能；根据收获所述农作物的时间点的所述机体位置和所述农作物评价值生成收获信息的功能；以及将所述倒伏谷秆位置信息与所述收获信息在地图上整合，生成田地农业经营地图的功能。

附图说明

图1是联合收割机的整体侧视图。

图2是说明测定食味及产量并生成表示每单位行驶的食味及产量的收获信息的过程的示意图。

图3是表示联合收割机的控制系统的功能的功能块图。

图4是示意性地表示由图像识别模块进行的识别输出数据的生成的流程的说明图。

图5是表示从拍摄图像到生成田地农业经营地图的数据的流程的数据流程图。

图6是表示田地农业经营地图的一例的示意图。

具体实施方式

以下，基于附图说明作为本发明的收割机的一例的联合收割机的实施方式。在该实施方式中，当定义机体1的前后方向时，沿着作业状态的机体行进方向进行定义。图1中以符号(f)表示的方向为机体前侧，图1中以符号(b)表示的方向为机体后侧。当定义机体1的左右方向时，在以机体行进方向观察的状态下定义左右。

如图1所示，在联合收割机中，在具备左右一对履带行驶装置10的机体1的前部，围绕横轴芯x升降操作自如地连结有割取部2。在机体1的后部，在沿着机体横宽方向排列的状态下具备脱粒装置11和贮存谷粒的谷粒箱12。在机体1的前部右侧部位具备覆盖搭乘驾驶部的驾驶室14，在该驾驶室14的下方具备驱动用的发动机15。

如图1所示，脱粒装置11将由割取部2割取且向后方输送的割取谷秆接纳于内部，一边利用脱粒进给链111和夹轨112夹持输送谷秆的根部一边将穗尖侧在脱粒滚筒113中进行脱粒处理。然后，利用脱粒滚筒113的下方所具备的分拣部执行对于脱粒处理物的谷粒分拣处理。然后，上述分拣部中分拣的谷粒被输送至谷粒箱12，并被贮存于谷粒箱12。另外，虽然未详细描述，但具备将谷粒箱12中贮存的谷粒向外部排出的谷粒排出装置13。

割取部2中具备多个立起装置21、推子型的切断装置22、谷秆输送装置23等。立起装置21立起倒伏的植立谷秆。切断装置22切断立起的植立谷秆的根部。谷秆输送装置23将切断了根部的纵向姿态的割取谷秆逐渐变更为横倒姿态，并向位于机体后方侧的脱粒装置11的脱粒进给链111的始端部输送。

谷秆输送装置23具备汇合输送部231、根部夹持输送装置232、穗尖卡止输送装置233、供给输送装置234等。汇合输送部231一边将由切断装置22割取的多个割取谷秆向收割宽度方向中央收集一边进行输送。根部夹持输送装置232夹持收集的割取谷秆的根部并向后方输送。穗尖卡止输送装置233卡止并输送割取谷秆的穗尖侧。供给输送装置234从根部夹持输送装置232的终端部向脱粒进给链111引导割取谷秆的根部。

在驾驶室14的顶棚部的前端设置有具备彩色摄像头的拍摄部70。拍摄部70的拍摄视野的前后方向的扩展从割取部2的前端区域大致到达地平线。拍摄视野的宽度方向的扩展从10米程度到达数十米。由拍摄部70获得的拍摄图像被图像数据化，并被输送至联合收割机的控制系统。

拍摄部70在收获作业时拍摄田地。联合收割机的控制系统具有根据从拍摄部70输送来的图像数据以倒伏谷秆作为识别对象物进行识别的功能。在图1中，正常的植立谷秆组以符号z0表示，倒伏谷秆组以符号z2表示。

在驾驶室14的顶棚部还设置有卫星定位模块80。卫星定位模块80中包含用于接收gnss(globalnavigationsatellitesystem，全球导航卫星系统)信号(包括gps信号)的卫星用天线。为了补充卫星定位模块80的卫星导航，装入有陀螺仪加速度传感器或磁方位传感器的惯性导航单元装入卫星定位模块80。当然，惯性导航单元能够配置于不同的场所。在图1中，为了便于作图，卫星定位模块80被配置于驾驶室14的顶棚部的后部。但是，优选地，卫星定位模块80以例如尽可能接近切断装置22的左右中央部的正上方方位置的方式，被配置于顶棚部的前端部的靠近机体中央侧的位置。

在该联合收割机中，具备作为评价依次收获的农作物而得到的每单位行驶的农作物评价值，将谷粒的产量和食味算出并输出的功能。具体而言，如图2中所示，测定随着时间经过从脱粒装置11向谷粒箱12供给的谷粒的量(即产量)和该谷粒的食味(水分及蛋白质等)，并基于该测定结果，评价模块4a算出并输出作为农作物评价值的产量和食味。

在该实施方式中，在谷粒箱12内设置有用于产量测定的产量测定单元120、和用于食味测定(在此为水分与蛋白质成分的测定)的食味测定单元125。产量测定单元120被设置于用于连接脱粒装置11与谷粒箱12的谷粒的供给管路130的终端区域。在供给管路130的谷粒箱内管路部分装备有围绕轴心px旋转的螺旋输送机131。螺旋输送机131的外壳132的终端被用作产量测定单元120的外壳，并形成有作为产量测定单元120的放出口122而发挥功能的开口。产量测定单元120具备为了将由螺旋输送机131输送来的谷粒放出而围绕轴心px旋转的放出旋转体121、和检测该谷粒的放出时产生的负载的称重传感器结构体123。称重传感器结构体123因通过放出旋转体121从放出口122被放出的谷粒而受到的负载与放出旋转体121的每转的谷粒的放出量(也就是产量)存在相关关系。

在评价模块4a中执行的产量推算处理中，根据放出旋转体121的转速信号和称重传感器结构体123的称重传感器信号，推算每单位时间的产量。进一步地，基于该每单位时间的产量和行驶速度，推算并输出单位行驶产量作为农作物评价值。

食味测定单元125通过对向谷粒照射光束而返回的光束进行光谱分析，求得与水分、蛋白质成分相关的测定值。在该实施方式中，食味测定单元125具备筒状容器129，该筒状容器129具有用于接纳由产量测定单元120放出的谷粒的至少一部分的接纳口126、和将接纳的谷粒放出的放出口127。进一步地，在该筒状容器129设置有闸门128。闸门128通过其开闭能够进行通过接纳口126接纳的谷粒的暂时的贮存或谷粒向放出口127的流通。

在评价模块4a中执行的食味推算处理中，当闸门128变更为贮存(关闭)姿态，且预定量的谷粒贮存于筒状容器129时，开始光谱测定方式的食味测定，根据该测定值，推算并输出食味值作为农作物评价值。若该食味测定结束，则闸门128被变更为放出(打开)姿态，贮存的谷粒被放出。此后不久，闸门128恢复为可贮存的姿态，并进入下一食味推算，推算的食味值依次作为农作物评价值而被输出。

在产量推算处理中推算的单位行驶产量与在收获信息生成部4b中根据由机体位置计算部66算出的机体位置求得的机体1的行驶轨迹关联。由此，产量随着联合收割机的收获作业行驶而被依次记录。

在食味推算处理中推算的食味值也与在收获信息生成部4b中根据由机体位置计算部66算出的机体位置求得的机体1的行驶轨迹关联。由此，食味值随着联合收割机的收获作业行驶而被依次记录。

其结果，单位行驶产量和单位行驶食味值作为收获信息与田地中的单位行驶距离(图2中以带下标的p表示)关联。收获位置根据基于来自卫星定位模块80的定位数据而算出的机体位置进行运算，因而是能够利用以维度经度表示的绝对方位位置或田地坐标的坐标位置表示的、地图上的位置。因此，根据该收获信息能够生成田地中的表示单位每行驶距离(就结果而言，为田地的每一微小区划)的产量和食味的分布的产量地图及食味地图。

此外，为了根据基于来自卫星定位模块80的定位数据而推算的机体位置求得收获位置，预先设定卫星定位模块80的天线与割取部2的距离、从谷秆的割取到对于该谷粒的产量测定和食味测定为止的时间上的延迟量。

图3示出了在联合收割机的机体1的内部构建的控制系统的功能块图。该实施方式的控制系统由多个被称为ecu的电子控制单元、各种动作设备、传感器组及开关组、进行它们之间的数据传输的车载lan等配线网构成。通知器件91是用于向驾驶者等通知作业行驶状态、各种警告的器件，是蜂鸣器、灯、扬声器、显示屏等。通信部92被用于该联合收割机的控制系统与设置于远程地的云计算机系统100或移动通信终端200之间进行数据交换。在此，移动通信终端200是作业行驶现场的监视者(也包含驾驶者)操作的平板计算机。控制单元6为该控制系统的核心要素，被表示为多个ecu的集合体。来自卫星定位模块80的定位数据及来自拍摄部70的图像数据通过配线网而被输入控制单元6。

控制单元6作为输入输出接口具备输出处理部6b和输入处理部6a。输出处理部6b与车辆行驶设备组7a及作业装置设备组7b连接。车辆行驶设备组7a中包含与车辆行驶相关的控制设备(例如发动机控制设备、变速控制设备、制动控制设备、转向控制设备等)。作业装置设备组7b中包含：割取部2、脱粒装置11、谷粒排出装置13、谷秆输送装置23的动力控制设备等。

输入处理部6a中连接有行驶系统检测传感器组8a及作业系统检测传感器组8b等。行驶系统检测传感器组8a中包含检测发动机转速调整工具、加速踏板、制动踏板、变速操作具等的状态的传感器。作业系统检测传感器组8b中包含用于检测割取部2、脱粒装置11、谷粒排出装置13、谷秆输送装置23的装置状态以及谷秆、谷粒状态的传感器。

控制单元6具备：作业行驶控制模块60、图像识别模块5、数据处理模块50、机体位置计算部66、通知部67、以及使用图2说明的评价模块4a以及收获信息生成部4b。

通知部67基于来自控制单元6的各功能部的指令等生成通知数据，并提供给通知器件91。机体位置计算部66基于从卫星定位模块80逐次输送的定位数据，算出机体1的地图坐标(或田地坐标)即机体位置。

该实施方式的联合收割机能够通过自动行驶(自动转向)和手动行驶(手动转向)双方行驶。在作业行驶控制模块60中，不仅具备行驶控制部61和作业控制部62，还具备自动作业行驶指令部63及行驶路径设定部64。用于选择以自动转向来行驶的自动行驶模式和以手动转向来行驶的手动转向模式中的任一模式的行驶模式开关(未图示)被设置于驾驶室14内。通过操作该行驶模式开关，能够进行从手动转向行驶向自动转向行驶的转换、或从自动转向行驶向手动转向行驶的转换。

行驶控制部61具有发动机控制功能、转向控制功能、车速控制功能等，并向车辆行驶设备组7a提供行驶控制信号。作业控制部62为了控制割取部2、脱粒装置11、谷粒排出装置13、谷秆输送装置23等动作，而向作业装置设备组7b提供作业控制信号。

在选择手动转向模式的情况下，基于驾驶者的操作，行驶控制部61生成控制信号，并控制车辆行驶设备组7a。在选择自动转向模式的情况下，基于由自动作业行驶指令部63提供的自动行驶指令，行驶控制部61控制与转向相关的车辆行驶设备组7a、与车速相关的车辆行驶设备组7a。

行驶路径设定部64将由控制单元6、移动通信终端200、云计算机系统100等中的任一个制作的用于自动行驶的行驶路径加载于存储器。加载于存储器的行驶路径依次用作自动行驶中的目标行驶路径。该行驶路径即使在手动行驶中，也能够利用于使联合收割机沿着该行驶路径行驶的引导。

更具体地说，自动作业行驶指令部63生成自动转向指令及车速指令，并提供给行驶控制部61。自动转向指令以消除由行驶路径设定部64加载的行驶路径与由机体位置计算部66算出的本车位置之间的方位偏差及错位的方式生成。车速指令基于预先设定的车速值而生成。另外，自动作业行驶指令部63根据本车位置、本车的行驶状态而向作业控制部62提供作业装置动作指令。

向图像识别模块5输入由拍摄部70继时性地依次获得的拍摄图像的图像数据。图像识别模块5推定该拍摄图像中的识别对象物所存在的存在区域，并将包含存在区域及推定存在区域时的推定概率的识别输出数据作为识别结果输出。图像识别模块5使用采用了深度学习的神经网络技术而被构建。

由图像识别模块5进行的识别输出数据的生成的流程在图4及图5中示出。在图像识别模块5中，作为输入值输入rgb图像数据的像素值。在该实施方式中，推定的认证对象物是倒伏谷秆的存在区域(以下，称为倒伏谷秆区域)。因此，作为识别结果的识别输出数据中包含以矩形表示的倒伏谷秆区域和推定该倒伏谷秆区域时的推定概率。

在图4中，推定结果被模式化，倒伏谷秆区域由标记了符号f2的矩形的框来表示。倒伏谷秆区域分别利用4个角点限定，但这种各矩形的4个角点的拍摄图像上的坐标位置也包含于推定结果。当然，如果不推定作为认证对象物的倒伏谷秆，则不输出倒伏谷秆区域，其推定概率成为零。

此外，该实施方式中，图像识别模块5设定内部参数，以使拍摄图像中识别对象物(倒伏谷秆)位于距离拍摄部70越远的位置，该识别对象物的推定概率越被降低。由此，使由于远离拍摄部70而分辨率变低的拍摄区域中的识别对象物的识别严格，减少了错误识别。

数据处理模块50对从图像识别模块5输出的识别输出数据进行处理。如图3及图5所示，该实施方式的数据处理模块50中包含倒伏谷秆位置信息生成部51和统计处理部52。

倒伏谷秆位置信息生成部51根据获取拍摄图像的时间点的机体位置和识别输出数据生成用于表示识别对象物的地图上的位置的倒伏谷秆位置信息。通过将表示倒伏谷秆的矩形的4个角点的拍摄图像上的坐标位置(摄像头坐标位置)变换为地图上的坐标而得到包含于识别输出数据的倒伏谷秆所在的地图上的位置。

拍摄部70以规定时间间隔(例如0.5秒间隔)获取拍摄图像，并将该图像数据输入图像识别模块5，因而图像识别模块5也以相同的时间间隔输出识别输出数据。因此，在倒伏谷秆进入拍摄部70的拍摄视野的情况下，通常多个识别输出数据包含对于同一倒伏谷秆的存在区域。其结果，得到对于同一倒伏谷秆的多个倒伏谷秆位置信息。此时，作为各原始数据的识别输出数据中包含的推定概率(即倒伏谷秆位置信息中包含的倒伏谷秆的存在区域的推定概率)由于拍摄部70与倒伏谷秆之间的位置关系不同，而多为不同的值。

因此，在该实施方式中，存储这种多个倒伏谷秆位置信息，并统计运算存储的多个倒伏谷秆位置信息的每一个所包含的推定概率。使用对于多个识别对象物位置信息的推定概率的统计运算，求得推定概率组的代表值。使用该代表值，能够将多个识别对象物位置信息校正成一个最佳识别对象物位置信息。这种校正的一例为，求得各推定概率的算术平均值或加权平均值或中间值作为为基准值(代表值)，求得具有该基准值以上的推定概率的存在区域的逻辑和，并生成以该逻辑和为最佳存在区域的倒伏谷秆校正位置信息。当然，也能够使用其以外的统计运算生成可靠性高的一个倒伏谷秆位置信息。

通过使用这样求得的用于表示倒伏谷秆区域的地图上的位置的倒伏谷秆位置信息，在倒伏谷秆的识别时，分别进行预先设定的行驶作业控制、警告通知。

如上所述，评价模块4a通过食味推算处理推算谷粒的食味值(农作物评价值)，并通过产量推算处理推算谷粒的产量(农作物评价值)。从评价模块4a随着作业行驶的行进而逐次输出的食味值及产量被提供给收获信息生成部4b。收获信息生成部4b通过将逐次提供的食味值及产量与机体1的行驶轨迹关联地记录，而生成收获信息。

在该实施方式中，由收获信息生成部4b生成的收获信息和由倒伏谷秆位置信息生成部51生成的倒伏谷秆位置信息通过通信部92，被上传至云计算机系统100。云计算机系统100中构建有将倒伏谷秆位置信息与上述收获信息在地图上整合，而生成田地农业经营地图的田地农业经营地图生成部101。

图6示意性地示出了田地农业经营地图的一例。该田地农业经营地图中包含向设定于田地的微小区划分配倒伏谷秆的存在区域(以斜线表示)的倒伏谷秆地图、向相同的微小区划分配产量(以q11、……表示)的产量地图、向相同的微小区划分配食味值(以w11、……表示)的食味地图。该田地农业经营地图中还包含记录相同的微小区划中的、下一次的施肥量(以f11、……表示)的施肥计划地图。此外，在图6的例子中，各地图中的微小区划使用相同尺寸的区划，但也可以分别使用不同尺寸的区划。

在施肥计划地图的生成所需的相同的微小区划中的肥料的种类和其施肥量的推算中，由于倒伏谷秆主要因肥料过多而产生，因而参照倒伏谷秆的存在区域及倒伏谷秆的存在区域中的产量、食味值，以使谷粒的生长在某种程度上得到抑制。

肥料的种类和其施肥量的推算也可以利用计算机软件自动地进行，也可以由农业经营者一边观察农业经营地图一边自行进行。另外，也可以采用由农业经营者修正计算机软件推算的施肥量那样的半自动方式。

此外，上述实施方式(包含其它实施方式，以下相同)中公开的结构只要不产生矛盾，均能够与其它实施方式中公开的结构组合应用，另外，本说明书中公开的实施方式为示例，本发明的实施方式不限于此，能够在不脱离本发明目的的范围内酌情改变。

〔其它实施方式〕

(1)在上述的实施方式中，作为图像识别模块5识别的识别对象物，设定了倒伏谷秆，但也可以追加设定其它的识别对象物(例如，生长得比植立谷秆高的杂草群或人等障碍物)。此时，作业行驶控制模块60被构成为响应杂草群或障碍物的识别，并进行必要的控制。

(2)在上述的实施方式中，图像识别模块5使用深度学习型的神经网络技术而被构建。可选地，也可以采用使用其它的机器学习技术而被构建的图像识别模块5。

(3)在上述的实施方式中，图像识别模块5、数据处理模块50、评价模块4a、收获信息生成部4b被集成于联合收割机的控制单元6，但其一部分或全部能够构建于与联合收割机独立的控制单元(例如，移动通信终端200等)。

(4)图3中所示的各功能部主要以说明为目的而加以区分。实际上，各功能部也可以与其它的功能部统合，或进一步分为多个功能部。

产业上的可利用性

就本发明而言，具有拍摄田地的功能和算出机体位置的功能的收割机，不仅能够应用于收获水稻或小麦等的联合收割机，还能够应用于收获玉米等其它农作物的联合收割机、收获胡萝卜等的收割机。

符号说明

1：机体

2：割取部

4a：评价模块

4b：收获信息生成部

5：图像识别模块

50：数据处理模块

51：倒伏谷秆位置信息生成部

52：统计处理部

57：机体位置计算部

6：控制单元

6a：输入处理部

6b：输出处理部

60：作业行驶控制模块

61：行驶控制部

62：作业控制部

63：自动作业行驶指令部

64：行驶路径设定部

66：机体位置计算部

70：拍摄部

80：卫星定位模块

91：通知器件

120：产量测定容器

125：食味测定容器

100：云计算机系统

101：田地农业经营地图生成部

200：移动通信终端