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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023113767
(43)【公開日】2023-08-16
(54)【発明の名称】植物生育モデルを用いて収穫機を操作するための方法
(51)【国際特許分類】
A01D 41/127 20060101AFI20230808BHJP
A01G 7/00 20060101ALI20230808BHJP
【ＦＩ】
A01D41/127
A01G7/00 603
【審査請求】有
【請求項の数】13
【出願形態】ＯＬ
【外国語出願】
(21)【出願番号】P 2023090305
(22)【出願日】2023-05-31
(62)【分割の表示】P 2021145752の分割
【原出願日】2016-09-30
(31)【優先権主張番号】15188312.1
(32)【優先日】2015-10-05
(33)【優先権主張国・地域又は機関】EP
(71)【出願人】
【識別番号】507203353
【氏名又は名称】バイエル・クロップサイエンス・アクチェンゲゼルシャフト
(74)【代理人】
【識別番号】100120031
【弁理士】
【氏名又は名称】宮嶋 学
(74)【代理人】
【識別番号】100126099
【弁理士】
【氏名又は名称】反町 洋
(72)【発明者】
【氏名】オーレ、ペーテルス
(57)【要約】 （修正有）
【課題】収穫機の少なくとも１つの作動部の動作値が容易かつ十分に決定できる方法を提供する。
【解決手段】本発明は圃場で収穫物を収穫するために収穫機を操作する方法であって、収穫機の作動機関の少なくとも１つの動作値が前記収穫物の少なくとも１つの植物特性に基づいて決定される方法に関する。本発明によれば、前記植物特性は植物生育モデルにおいてマッピングされ、前記植物生育モデルは、前記植物特性の経時的発育をモデル化し、かつ、収穫期間の前記植物特性の予測値または予測特徴を決定する。
【選択図】なし
【解決手段】本発明は圃場で収穫物を収穫するために収穫機を操作する方法であって、収穫機の作動機関の少なくとも１つの動作値が前記収穫物の少なくとも１つの植物特性に基づいて決定される方法に関する。本発明によれば、前記植物特性は植物生育モデルにおいてマッピングされ、前記植物生育モデルは、前記植物特性の経時的発育をモデル化し、かつ、収穫期間の前記植物特性の予測値または予測特徴を決定する。
【選択図】なし
【特許請求の範囲】
【請求項1】
圃場で作物を収穫するために収穫機を操作する方法であって、収穫機の作動部の少なく
とも１つの動作値が前記作物の少なくとも１つの植物特性に基づいて決定され、前記植物
特性は植物生育モデルにおいてマッピングされ、前記植物生育モデルは、前記植物特性の
経時的発育をモデル化しかつ収穫時の前記植物特性の予測値または予測特徴を決定する、
方法。
とも１つの動作値が前記作物の少なくとも１つの植物特性に基づいて決定され、前記植物
特性は植物生育モデルにおいてマッピングされ、前記植物生育モデルは、前記植物特性の
経時的発育をモデル化しかつ収穫時の前記植物特性の予測値または予測特徴を決定する、
方法。
【請求項2】
前記植物特性がマイコトキシンの含量、タンパク質の含量、わら含水量、個々の粒径（
千粒重）または脱粒性である、請求項１に記載の方法。
千粒重）または脱粒性である、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
コンバインハーベスタまたはフォレージハーベスタが収穫機として使用される、請求項
１または２に記載の方法。
１または２に記載の方法。
【請求項4】
前記植物特性の予測値または予測特徴がジオリファレンス様式で決定される、請求項１
～３のいずれか一項に記載の方法。
～３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項5】
前記植物特性が、第１の植物特性に由来する第２の植物特性を表す、請求項１～４のい
ずれか一項に記載の方法。
ずれか一項に記載の方法。
【請求項6】
前記植物生育モデルが計測データを使用する、請求項１～５のいずれか一項に記載の方
法。
法。
【請求項7】
前記植物生育モデルが土壌データを使用する、請求項１～６のいずれか一項に記載の方
法。
法。
【請求項8】
前記植物生育モデルがリモートセンシングデータを使用する、請求項１～７のいずれか
一項に記載の方法。
一項に記載の方法。
【請求項9】
測定デバイスが前記収穫機に取り付けられ、前記植物特性の予測値または予測特徴が前
記測定デバイスの信号に基づいて修正される、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法
。
記測定デバイスの信号に基づいて修正される、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法
。
【請求項10】
前記測定デバイスが非接触センサおよび／または実際に収穫された作物に対するセンサ
を含んでなる、請求項９に記載の方法。
を含んでなる、請求項９に記載の方法。
【請求項11】
以前の生育期間または以前の収穫からの過去値が前記植物特性のモデル化に使用される
、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法。
、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項12】
前記圃場が区画に分けられ、第１群の区画と少なくとも１つの第２群の区画を前記植物
特性に基づいて区別する、請求項４～１１のいずれか一項に記載の方法。
特性に基づいて区別する、請求項４～１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項13】
最初に第１群の区画、次に第２群の区画が収穫される、請求項１２に記載の方法。
【請求項14】
第１の作物コンテナが第１群の区画の１つで収穫が実施される際に満たされ、および第
２の作物コンテナが第２群の１つの区画で収穫が実施される際に満たされる、請求項１２
に記載の方法。
２の作物コンテナが第２群の１つの区画で収穫が実施される際に満たされる、請求項１２
に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、圃場で作物を収穫するために収穫機を操作する方法であって、収穫機の作動
部の少なくとも１つの動作値が前記作物の植物特性に基づいて決定される方法に関する。
部の少なくとも１つの動作値が前記作物の植物特性に基づいて決定される方法に関する。
【0002】
収穫機がその前で植立している作物を収穫するために圃場を走行する走行速度は、収穫
機の駆動モーターまたは歯車機構に関するこのような動作値の一例である。従来技術で、
作物群落の高さまたは密度という形の植物特性に応じて走行速度の値を提示する制御装置
が開示されている。
機の駆動モーターまたは歯車機構に関するこのような動作値の一例である。従来技術で、
作物群落の高さまたは密度という形の植物特性に応じて走行速度の値を提示する制御装置
が開示されている。
【0003】
ＤＥ４４３１８２４Ｃ１には、データレジスタに頼ったコンバインハーベスタの操作方
法が開示されている。このデータレジスタに保存されているのは、位置座標に基づいて測
定された過去のエリア固有の収量データである。この場合の作物の収量も植物特性に当た
る。コンバインハーベスタのその時の位置座標に基づき、データレジスタからのデータが
コンバインハーベスタの走行速度の設定値の計算に使用される。この方法では、結局のと
ころ、その時の収穫状況にある程度転用可能であるに過ぎない過去のデータが使用される
。
法が開示されている。このデータレジスタに保存されているのは、位置座標に基づいて測
定された過去のエリア固有の収量データである。この場合の作物の収量も植物特性に当た
る。コンバインハーベスタのその時の位置座標に基づき、データレジスタからのデータが
コンバインハーベスタの走行速度の設定値の計算に使用される。この方法では、結局のと
ころ、その時の収穫状況にある程度転用可能であるに過ぎない過去のデータが使用される
。
【0004】
ＤＥ１０２００５０００７７０Ｂ３には、ジオリファレンスデータを用いてコンバイン
ハーベスタの作動部を制御するための方法が記載され、これらのデータはバイオマスの発
育(Biomassenetwicklung)中に取得および記録される。このバイオマスデータは、リファ
レンスマップを作成するために使用され、これがコンバインハーベスタを制御するための
基礎として役立つ。例示的実施態様では、バイオマス群落は、収穫に先立ち、バイオマス
の発育中に衛星支援検知システムによりジオリファレンスベースで調査される。このバイ
オマス群落も同様に植物特性と見なすことができ、バイオマス群落マップに記録される。
しかしながら、この方式では、収穫機の様々な作動部の動作値に影響を及ぼす作物の総て
の植物特性を検知できるわけではない。また、バイオマス群落の最後の記録と収穫時の間
には一定の期間が存在する場合があり、その結果、穀粒含水量またはわら含水量(Kornfeu
chte oder Strohfeuchte)などの植物特性に大きな影響を及ぼし得る乾燥期または強雨時
などの収穫前の時点の事象が考慮されないこととなる。
ハーベスタの作動部を制御するための方法が記載され、これらのデータはバイオマスの発
育(Biomassenetwicklung)中に取得および記録される。このバイオマスデータは、リファ
レンスマップを作成するために使用され、これがコンバインハーベスタを制御するための
基礎として役立つ。例示的実施態様では、バイオマス群落は、収穫に先立ち、バイオマス
の発育中に衛星支援検知システムによりジオリファレンスベースで調査される。このバイ
オマス群落も同様に植物特性と見なすことができ、バイオマス群落マップに記録される。
しかしながら、この方式では、収穫機の様々な作動部の動作値に影響を及ぼす作物の総て
の植物特性を検知できるわけではない。また、バイオマス群落の最後の記録と収穫時の間
には一定の期間が存在する場合があり、その結果、穀粒含水量またはわら含水量(Kornfeu
chte oder Strohfeuchte)などの植物特性に大きな影響を及ぼし得る乾燥期または強雨時
などの収穫前の時点の事象が考慮されないこととなる。
【0005】
ＥＰ２５８６２８６Ｂ１には、収穫機に配置されたセンサ集成装置が作物の少なくとも
１つの植物特性に対して非接触的に信号を発し、それらを使用して統計値を導出するとい
う、収穫機により挟持される作物の予測調査のための方法が開示されている。さらに、測
定デバイスが、収穫機に実際に挟持された作物の植物特性を検知する。この場合の評価ユ
ニットは、センサ集成装置の信号と測定デバイスの信号の統計値の間の関係を自動的に決
定する。次に、これらの関係は、挟持される収穫物の植物特性の計算において考慮される
。センサ集成装置の信号は、決定された関係を考慮しつつ収穫機の走行速度を制御するた
めに使用される。結果として、走行速度はセンサデバイスの非接触センサの絶対的測定値
に依存するが、実施上、常に十分正確に作動するとは限らない。
１つの植物特性に対して非接触的に信号を発し、それらを使用して統計値を導出するとい
う、収穫機により挟持される作物の予測調査のための方法が開示されている。さらに、測
定デバイスが、収穫機に実際に挟持された作物の植物特性を検知する。この場合の評価ユ
ニットは、センサ集成装置の信号と測定デバイスの信号の統計値の間の関係を自動的に決
定する。次に、これらの関係は、挟持される収穫物の植物特性の計算において考慮される
。センサ集成装置の信号は、決定された関係を考慮しつつ収穫機の走行速度を制御するた
めに使用される。結果として、走行速度はセンサデバイスの非接触センサの絶対的測定値
に依存するが、実施上、常に十分正確に作動するとは限らない。
【0006】
ＥＰ２８０３２５６Ａ１には、収穫機の前で植立している作物の非接触検出を可能とす
るセンサが運転室の屋根に取り付けられたコンバインハーベスタが開示されている。これ
は予測マススループットに関するデータを準備するために使用される。さらに、実際のマ
ススループットは測定デバイスによって決定される。走行速度の制御装置は、測定デバイ
スの測定値と予測マススループットが互いに比較され、その比較の結果が収穫機の走行速
度を設定するためのフィードバック値として使用されるように設計される。しかしながら
、コンバインハーベスタの特定の作動部の動作値は植物特性に依存し、測定手段によるそ
の検知は極めて難しいので不正確である場合が多い。運転室の屋根に取り付けられたセン
サは当然のことながら植物特性をある程度予測的に決定できるにすぎないという問題もあ
り、これはコンバインハーベスタの動作値の制御の必要が大きいことを意味する。
るセンサが運転室の屋根に取り付けられたコンバインハーベスタが開示されている。これ
は予測マススループットに関するデータを準備するために使用される。さらに、実際のマ
ススループットは測定デバイスによって決定される。走行速度の制御装置は、測定デバイ
スの測定値と予測マススループットが互いに比較され、その比較の結果が収穫機の走行速
度を設定するためのフィードバック値として使用されるように設計される。しかしながら
、コンバインハーベスタの特定の作動部の動作値は植物特性に依存し、測定手段によるそ
の検知は極めて難しいので不正確である場合が多い。運転室の屋根に取り付けられたセン
サは当然のことながら植物特性をある程度予測的に決定できるにすぎないという問題もあ
り、これはコンバインハーベスタの動作値の制御の必要が大きいことを意味する。
【0007】
よって、本発明は、収穫機の少なくとも１つの作動部の動作値が容易かつ十分に決定で
きる、作物を収穫するために収穫機を操作する方法を提供するという目的に基づく。
きる、作物を収穫するために収穫機を操作する方法を提供するという目的に基づく。
【0008】
本発明が基づく目的は、請求項１に従う特徴の組合せにより達成される。本発明の例示
的実施態様は、従属クレームから理解することができる。上記ですでに述べたように、収
穫中の収穫機の走行速度もまた、収穫機の運転の動作値として理解されるべきである。
的実施態様は、従属クレームから理解することができる。上記ですでに述べたように、収
穫中の収穫機の走行速度もまた、収穫機の運転の動作値として理解されるべきである。
【0009】
請求項１によれば、少なくとも１つの植物特性が植物生育モデルにおいてマッピングさ
れ(die wenigstens eine Pflanzeneigenschaft in einem Pflanzenwachstumsmodell abge
bildet)、前記植物生育モデルは、前記植物特性の経時的発育(Entwicklung)をモデル化し
、かつ、収穫時の前記植物特性の予測値または予測特徴を決定する。
れ(die wenigstens eine Pflanzeneigenschaft in einem Pflanzenwachstumsmodell abge
bildet)、前記植物生育モデルは、前記植物特性の経時的発育(Entwicklung)をモデル化し
、かつ、収穫時の前記植物特性の予測値または予測特徴を決定する。
【0010】
少なくとも１つの植物特性は、作物のバイオマスであり得る。作物群落の高さまたは密
度もまた、そこで経時的発育がモデル化される植物特性として植物生育モデルにマッピン
グされる。次に、例えば作物群落の高さに関する収穫日の予測値がこのモデル化から特定
され得る。
度もまた、そこで経時的発育がモデル化される植物特性として植物生育モデルにマッピン
グされる。次に、例えば作物群落の高さに関する収穫日の予測値がこのモデル化から特定
され得る。
【0011】
植物生育モデルにおいて記録可能な植物特性のさらなる例は、穀物の場合のわらに関す
る収量データおよび穀粒に関する収量データ、穀粒含水量およびわら含水量、トウモロコ
シ穂軸径、トウモロコシ穂軸の初期生育の高さ、トウモロコシ茎径、個々の粒径（千粒重
(Tausendkorngewicht)）、脱粒性（穂が崩壊する程度）、穀物の場合のタンパク質含量、
および病害圧力（マイコトキシン含量）、群落の高さおよび位置リスクである。
る収量データおよび穀粒に関する収量データ、穀粒含水量およびわら含水量、トウモロコ
シ穂軸径、トウモロコシ穂軸の初期生育の高さ、トウモロコシ茎径、個々の粒径（千粒重
(Tausendkorngewicht)）、脱粒性（穂が崩壊する程度）、穀物の場合のタンパク質含量、
および病害圧力（マイコトキシン含量）、群落の高さおよび位置リスクである。
【0012】
好ましくは、植物生育モデルは、多くの異なる植物特性を記録する。以下、植物特性ま
たは少なくとも１つの植物特性について言及される場合には、これは植物生育モデルによ
りモデル化される他の総ての植物特性を含む。
たは少なくとも１つの植物特性について言及される場合には、これは植物生育モデルによ
りモデル化される他の総ての植物特性を含む。
【0013】
例えば、作物としてのトウモロコシに関して、トウモロコシ穂軸径、トウモロコシ茎径
およびトウモロコシ穂軸の初期生育の高さという植物特性が考慮され、植物生育モデルに
おいてモデル化される。例えば、作物の収量データなどの１以上のさらなる植物特性を導
出するために１以上の植物特性を使用することができる。一般に、このような第２の植物
特性は、第１の植物特性に由来する。それに対応して、植物生育モデルは、第１の植物特
性の経時的変動が入手可能であれば、導出された第２の植物特性がその経時的変動で表さ
れることを可能とする。
およびトウモロコシ穂軸の初期生育の高さという植物特性が考慮され、植物生育モデルに
おいてモデル化される。例えば、作物の収量データなどの１以上のさらなる植物特性を導
出するために１以上の植物特性を使用することができる。一般に、このような第２の植物
特性は、第１の植物特性に由来する。それに対応して、植物生育モデルは、第１の植物特
性の経時的変動が入手可能であれば、導出された第２の植物特性がその経時的変動で表さ
れることを可能とする。
【0014】
収穫機は、コンバインハーベスタ、フォレージハーベスタまたは植立しているもしくは
横たわっている作物が圃場から挟持され、収集され、それによりおそらくはそのままさら
なる工程段階に受け継がれる他の機械であり得る。
横たわっている作物が圃場から挟持され、収集され、それによりおそらくはそのままさら
なる工程段階に受け継がれる他の機械であり得る。
【0015】
コンバインハーベスタの場合、穀粒作物、特に穀物を刈り取るために高さ調節可能な切
断ユニットを使用してもよく、これはその後、穀粒とわらを分離する目的で、回転脱穀扱
胴付き受網を備えた脱穀ユニットに供給することができる。扱胴速度の設定および脱穀扱
胴と受網の間の脱穀間隙の設定により、脱穀強度を増減することができる。脱穀ユニット
の後に分離デバイスを置いてもよく、そこでは、完全に脱穀されなかった残留する穀粒お
よび穂がわらから分離される。清掃デバイスでは、穀粒および非穀粒成分のさらなる分離
が行われ得る。清掃デバイスは好ましくは篩と送風機を備え、空気流（風）が篩に作用す
る。この空気流は、非穀粒成分などのより軽い成分が篩を通って落下せずに吹き飛ばされ
、結果として篩を通って落下した穀粒から分離されるという目的を果たす。
断ユニットを使用してもよく、これはその後、穀粒とわらを分離する目的で、回転脱穀扱
胴付き受網を備えた脱穀ユニットに供給することができる。扱胴速度の設定および脱穀扱
胴と受網の間の脱穀間隙の設定により、脱穀強度を増減することができる。脱穀ユニット
の後に分離デバイスを置いてもよく、そこでは、完全に脱穀されなかった残留する穀粒お
よび穂がわらから分離される。清掃デバイスでは、穀粒および非穀粒成分のさらなる分離
が行われ得る。清掃デバイスは好ましくは篩と送風機を備え、空気流（風）が篩に作用す
る。この空気流は、非穀粒成分などのより軽い成分が篩を通って落下せずに吹き飛ばされ
、結果として篩を通って落下した穀粒から分離されるという目的を果たす。
【0016】
例えば、植物生育モデルによりわら含水量がマッピングされる場合、本発明によれば、
わら含水量の予測値が収穫時に関して決定され得る。植物生育モデルにより高い値が計算
されれば、それに対応してより速い扱胴速度（動作値）が脱穀ユニット（作動部）に提供
され得る。空気流もまた（ここで、空気流は、作動部としての送風機の、あり得る動作値
に当たる）、それに対応して、含水量の高いわらほど重く、より強い空気流でしか飛ばす
ことができないので、より高く設定され得る。
わら含水量の予測値が収穫時に関して決定され得る。植物生育モデルにより高い値が計算
されれば、それに対応してより速い扱胴速度（動作値）が脱穀ユニット（作動部）に提供
され得る。空気流もまた（ここで、空気流は、作動部としての送風機の、あり得る動作値
に当たる）、それに対応して、含水量の高いわらほど重く、より強い空気流でしか飛ばす
ことができないので、より高く設定され得る。
【0017】
フォレージハーベスタの場合、わら含水量は、切断長を設定するための影響変数として
使用され得る。ドライサイレージには、十分に圧密できるように切断長は短い方が有利で
ある。
使用され得る。ドライサイレージには、十分に圧密できるように切断長は短い方が有利で
ある。
【0018】
植物生育モデルにより個々の粒径（千粒重）が植物特性として記録される場合、脱穀扱
胴と受網の間の脱穀間隙は、このパラメーターに基づいて設定され得る。小粒の場合、送
風機の空気流の強度は減じることができ、これはそうしなければ、清掃デバイス内で過度
の割合の穀粒が非穀粒成分とともに吹き飛ばされるからである。脱粒性に関する値（穂が
穂が崩壊する程度）が収穫時に利用可能であれば、脆い穂の場合には、このように脱穀ユ
ニットの下流の清掃デバイスを弱めるために、扱胴速度をむしろ低い値に設定することが
でき、これは、より低い扱胴速度では一般に清掃デバイス内の短桿の割合が低くなるため
である。
胴と受網の間の脱穀間隙は、このパラメーターに基づいて設定され得る。小粒の場合、送
風機の空気流の強度は減じることができ、これはそうしなければ、清掃デバイス内で過度
の割合の穀粒が非穀粒成分とともに吹き飛ばされるからである。脱粒性に関する値（穂が
穂が崩壊する程度）が収穫時に利用可能であれば、脆い穂の場合には、このように脱穀ユ
ニットの下流の清掃デバイスを弱めるために、扱胴速度をむしろ低い値に設定することが
でき、これは、より低い扱胴速度では一般に清掃デバイス内の短桿の割合が低くなるため
である。
【0019】
挟持板の調節可能な間隔も同様に、本発明による方法により作物の植物特性に基づいて
決定される動作値に当たる。例えば、植物生育モデルがトウモロコシ茎径の値を特定する
場合、挟持板の間隔はそれに対応して適合するように設けることができる。設定の良い挟
持板間隔はクリーンなフィードを確保し、詰まりのリスクを減らす。代わりにまたは加え
て、本方法は、挟持板の間隔の影響変数としてトウモロコシ穂軸径も提供し得る。
決定される動作値に当たる。例えば、植物生育モデルがトウモロコシ茎径の値を特定する
場合、挟持板の間隔はそれに対応して適合するように設けることができる。設定の良い挟
持板間隔はクリーンなフィードを確保し、詰まりのリスクを減らす。代わりにまたは加え
て、本方法は、挟持板の間隔の影響変数としてトウモロコシ穂軸径も提供し得る。
【0020】
これもまた同様に植物生育モデルによりモデル化できるトウモロコシ穂軸の初期生育の
高さが、切断ユニットの高さの影響変数として使用可能である。切断ユニットが高く運搬
されるほど損傷のリスクは小さくなり、切断ユニットにおける電力要求が小さくなる。切
断ユニットの高さは、植物生育モデルにより計算される作物群落の高さまたは収納リスク
にも依存し得る。
高さが、切断ユニットの高さの影響変数として使用可能である。切断ユニットが高く運搬
されるほど損傷のリスクは小さくなり、切断ユニットにおける電力要求が小さくなる。切
断ユニットの高さは、植物生育モデルにより計算される作物群落の高さまたは収納リスク
にも依存し得る。
【0021】
トウモロコシの場合、バイオマスは、フォレージハーベスタの好ましいまたは最適な走
行速度の決定における影響変数として役立ち得る。穀物の場合のわらの収量データは、コ
ンバインハーベスタの走行速度に影響を及ぼし得る。穀物の場合の穀粒に関する収量デー
タは、清掃デバイス内の空気流の速度を設定するために使用することができる。植物生育
モデルの結果が穀粒含水量に関して極めて低い値を示せば（極めて乾燥したトウモロコシ
）、これに応じて崩壊穀粒が少なくなるように作動部の対応する設定を行うことができる
。
行速度の決定における影響変数として役立ち得る。穀物の場合のわらの収量データは、コ
ンバインハーベスタの走行速度に影響を及ぼし得る。穀物の場合の穀粒に関する収量デー
タは、清掃デバイス内の空気流の速度を設定するために使用することができる。植物生育
モデルの結果が穀粒含水量に関して極めて低い値を示せば（極めて乾燥したトウモロコシ
）、これに応じて崩壊穀粒が少なくなるように作動部の対応する設定を行うことができる
。
【0022】
さらなる例はトウモロコシ植物の穂軸における収量形成である。開花期に短期の干魃ス
トレスがあれば、総ての初期粒が受精するとは限らない。これらの穂軸が含む穀粒は著し
く少ない。この関係は植物シミュレーションモデルでは再現できるが、収穫機のリモート
センシングセンサまたは環境検知センサの手段によっては再現できない。
トレスがあれば、総ての初期粒が受精するとは限らない。これらの穂軸が含む穀粒は著し
く少ない。この関係は植物シミュレーションモデルでは再現できるが、収穫機のリモート
センシングセンサまたは環境検知センサの手段によっては再現できない。
【0023】
圃場における植物特性の予測値または予測特徴は、ジオリファレンス様式で決定するこ
とができる。これは、植物特性の予測値または予測特徴が、ある特定の空間分解能で対応
する位置座標に割り当て可能であることを意味する。このような割り当ての結果は、例え
ば１００×１００ｍ、５０×５０ｍまたはさらには５×５ｍなどの高い空間分解能で植物
特性の値を表すマップであり得る。１以上の植物特性の絶対値、または相対値であっても
、各エリア要素に関して保存することができる。各エリア要素には、例えば、「１、２、
…５」、最大５または「極めて小さい、小さい、中間、大きい、および極めて大きい」と
いう、植物特性に関する量的クラスのみを割り当ててもよい。このマップまたは対応する
データ記録は収穫機の制御デバイスに供給されてよく、次にその制御デバイスは個々の作
動部を、それらの動作値が収穫の最適結果をもたらすように設定する。あるいは、動作値
は収穫機の運転手に示唆を与えるだけで、その後、運転手がそれらを自分の個人的経験か
らの値と比較した後に作動部の個々の動作値を自分で設定することも可能である。
とができる。これは、植物特性の予測値または予測特徴が、ある特定の空間分解能で対応
する位置座標に割り当て可能であることを意味する。このような割り当ての結果は、例え
ば１００×１００ｍ、５０×５０ｍまたはさらには５×５ｍなどの高い空間分解能で植物
特性の値を表すマップであり得る。１以上の植物特性の絶対値、または相対値であっても
、各エリア要素に関して保存することができる。各エリア要素には、例えば、「１、２、
…５」、最大５または「極めて小さい、小さい、中間、大きい、および極めて大きい」と
いう、植物特性に関する量的クラスのみを割り当ててもよい。このマップまたは対応する
データ記録は収穫機の制御デバイスに供給されてよく、次にその制御デバイスは個々の作
動部を、それらの動作値が収穫の最適結果をもたらすように設定する。あるいは、動作値
は収穫機の運転手に示唆を与えるだけで、その後、運転手がそれらを自分の個人的経験か
らの値と比較した後に作動部の個々の動作値を自分で設定することも可能である。
【0024】
植物生育モデルは、収穫時に関する植物特性の予測値または予測特徴を決定し、この時
機は例えば収穫が行われる週または日であり得る。しかしながら、１日の経過で変化する
植物特性の値または特徴を正確にこのように特定可能とするためには、この期間はわずか
数時間、例えば、３時間未満とすることもできる。よって、収穫時は、外部から支持され
る入力変数として理解することができる。別の例示的実施態様では、好ましいまたは最適
な時期は植物生育モデルにより計算される。
機は例えば収穫が行われる週または日であり得る。しかしながら、１日の経過で変化する
植物特性の値または特徴を正確にこのように特定可能とするためには、この期間はわずか
数時間、例えば、３時間未満とすることもできる。よって、収穫時は、外部から支持され
る入力変数として理解することができる。別の例示的実施態様では、好ましいまたは最適
な時期は植物生育モデルにより計算される。
【0025】
１つの例示的実施態様では、植物特性の特徴の値に影響を及ぼし得る気象データが使用
される。例えば、気温、大気湿度、日照時間および／または降水量を、好ましくは高空間
分解能で考慮することができる。これらの変数は一方で作物の生育に決定的な影響を及ぼ
し、結果として、多くの植物特性に影響を及ぼす。他方、これらの変数はまた、例えばわ
ら含水量などのいくつかの植物特性に直接的影響を及ぼす場合もある。
される。例えば、気温、大気湿度、日照時間および／または降水量を、好ましくは高空間
分解能で考慮することができる。これらの変数は一方で作物の生育に決定的な影響を及ぼ
し、結果として、多くの植物特性に影響を及ぼす。他方、これらの変数はまた、例えばわ
ら含水量などのいくつかの植物特性に直接的影響を及ぼす場合もある。
【0026】
本発明による方法では、作物の生育に影響を及ぼす土壌データもまた使用され得る。例
えば、土壌の含水量が、圃場のエリア要素として生育期間の異なる時点で計算され得る。
この値に基づき、植物生育モデルは次に作物がその土壌から抽出する水の量をモデル化す
ることができる。土壌の含水量は、好ましくは、ここでも個々のエリア要素に関して高い
空間分解能で表され、この場合にも、気象データを考慮しつつ計算することができる。
えば、土壌の含水量が、圃場のエリア要素として生育期間の異なる時点で計算され得る。
この値に基づき、植物生育モデルは次に作物がその土壌から抽出する水の量をモデル化す
ることができる。土壌の含水量は、好ましくは、ここでも個々のエリア要素に関して高い
空間分解能で表され、この場合にも、気象データを考慮しつつ計算することができる。
【0027】
１つの例示的実施態様では、植物生育モデルは、衛星により記録されたリモートセンシ
ングデータを使用する。例えば、植生指数（例えば、ＮＤＶＩ）は、衛星データに基づき
ジオリファレンス様式で計算し、圃場のバイオマスを導出するために使用することができ
る。植生指数に関するこのようなデータは、一方でリモートセンシングによっては検知で
きない他の植物特性の基礎として役立ち得る。他方、リモートセンシングデータは、植物
生育のモデル化において特定の仮定を検証し、それに対応して適合させるために使用する
ことができる。例えば、植物生育モデルが圃場のバイオマスを計算する場合、この植物特
性は、 衛星データを使用することにより確認およびおそらくは適合させることができる
。
ングデータを使用する。例えば、植生指数（例えば、ＮＤＶＩ）は、衛星データに基づき
ジオリファレンス様式で計算し、圃場のバイオマスを導出するために使用することができ
る。植生指数に関するこのようなデータは、一方でリモートセンシングによっては検知で
きない他の植物特性の基礎として役立ち得る。他方、リモートセンシングデータは、植物
生育のモデル化において特定の仮定を検証し、それに対応して適合させるために使用する
ことができる。例えば、植物生育モデルが圃場のバイオマスを計算する場合、この植物特
性は、 衛星データを使用することにより確認およびおそらくは適合させることができる
。
【0028】
加えて、地面の土壌の湿り気はリモートセンシングの手段によって測定することが可能
である。地面の湿り気は、この場合、土壌の含水量の計算を考慮することができる。この
場合、植物生育モデルは、地面の湿り気に関するデータを間接的に、具体的には、土壌の
含水量をモデル化することによって使用しているだけとなる。測定デバイスを収穫機に取
り付けることができ、その測定デバイスの信号に基づいて植物特性の予測値または予測特
徴が計算される。測定デバイスは、非接触センサおよび／または実際に収穫された作物に
対するセンサを含んでなり得る。例えば、非接触センサは収穫機の運転室の屋根に取り付
けられ、作物群落の高さを測定するように設計され、その測定結果が、植物生育モデルに
より計算された群落の高さを確認し、おそらくは適合させるために使用され得る。植物生
育モデルにより計算された群落の高さが測定された群落の高さから逸脱していることが判
明すれば、少なくともこの植物特性は、この逸脱に基づいて相応に修正することができる
。このような修正(Kalibrierung)は他の植物特性にも影響を及ぼし得るので、次に、それ
も同様に適合させることができる。修正は収穫作業の開始時に一度または他には収穫中継
続的に、すなわち、収穫機が圃場を走行し、作物を収集している際に行うことができる。
である。地面の湿り気は、この場合、土壌の含水量の計算を考慮することができる。この
場合、植物生育モデルは、地面の湿り気に関するデータを間接的に、具体的には、土壌の
含水量をモデル化することによって使用しているだけとなる。測定デバイスを収穫機に取
り付けることができ、その測定デバイスの信号に基づいて植物特性の予測値または予測特
徴が計算される。測定デバイスは、非接触センサおよび／または実際に収穫された作物に
対するセンサを含んでなり得る。例えば、非接触センサは収穫機の運転室の屋根に取り付
けられ、作物群落の高さを測定するように設計され、その測定結果が、植物生育モデルに
より計算された群落の高さを確認し、おそらくは適合させるために使用され得る。植物生
育モデルにより計算された群落の高さが測定された群落の高さから逸脱していることが判
明すれば、少なくともこの植物特性は、この逸脱に基づいて相応に修正することができる
。このような修正(Kalibrierung)は他の植物特性にも影響を及ぼし得るので、次に、それ
も同様に適合させることができる。修正は収穫作業の開始時に一度または他には収穫中継
続的に、すなわち、収穫機が圃場を走行し、作物を収集している際に行うことができる。
【0029】
修正はまた、実際に収穫された作物に対するセンサによって行ってもよい。例えば、こ
のようにして、収穫された穀粒の重量を、収穫機の特定の穀粒損失を考慮しつつ、植物生
育モデルに基づいて収穫されたかもしれない重量と比較することができる。その後、対応
する植物特性を再調整することができる。この較正はまたジオリファレンス様式で行って
もよく、ここで、実際に収穫された作物に対するセンサのジオリファレンス収量データが
、植物生育モデルのデータの対応するジオリファレンスと比較される。
のようにして、収穫された穀粒の重量を、収穫機の特定の穀粒損失を考慮しつつ、植物生
育モデルに基づいて収穫されたかもしれない重量と比較することができる。その後、対応
する植物特性を再調整することができる。この較正はまたジオリファレンス様式で行って
もよく、ここで、実際に収穫された作物に対するセンサのジオリファレンス収量データが
、植物生育モデルのデータの対応するジオリファレンスと比較される。
【0030】
以前の生育期間または以前の収穫からの過去値を、植物特性のモデル化に使用してもよ
い。このようにして、植物特性のモデル化におけるある特定の仮定を検証し、より正確に
公式化することができる。
い。このようにして、植物特性のモデル化におけるある特定の仮定を検証し、より正確に
公式化することができる。
【0031】
圃場は区画に分けることができ、次に、植物特性に関して互いに異なる第１群の区画と
少なくとも１つの第２群の区画の間を区別することができる。例えば、作物のタンパク質
含量の閾値を定義することができ、その結果、その閾値の下の総ての区画は第１群に割り
当てられ、閾値の上のタンパク質含量を特徴とする総ての区画は第２群に割り当てられる
。空間分解能に応じて、これらの区画は個々のエリア要素であり得るが、それらはまた複
数のエリア要素から構成されてもよい。例示的実施態様では、まず第１群の区画、次に第
２群の区画が収穫される。このようにして、異なるタンパク質含量を特徴とする選択的収
穫を行うことが可能である。
少なくとも１つの第２群の区画の間を区別することができる。例えば、作物のタンパク質
含量の閾値を定義することができ、その結果、その閾値の下の総ての区画は第１群に割り
当てられ、閾値の上のタンパク質含量を特徴とする総ての区画は第２群に割り当てられる
。空間分解能に応じて、これらの区画は個々のエリア要素であり得るが、それらはまた複
数のエリア要素から構成されてもよい。例示的実施態様では、まず第１群の区画、次に第
２群の区画が収穫される。このようにして、異なるタンパク質含量を特徴とする選択的収
穫を行うことが可能である。
【0032】
もう１つの可能性として、第１の作物コンテナが第１群の区画の１つで収穫が実施され
る際に満たされ、第２の作物コンテナが第２群の区画の１つで収穫が実施される際に満た
される。この場合、収穫機は、植物特性としてのタンパク質含量に応じて第１の作物コン
テナまたは第２の作物コンテナを満たす分離デバイスを含んでなる。分離デバイスの制御
において、収穫機の走行速度および圃場のあるエリア要素から収穫機の分離デバイスに作
物を輸送するのに要される時間によって生じる一定の時間遅延が考慮され得る。
る際に満たされ、第２の作物コンテナが第２群の区画の１つで収穫が実施される際に満た
される。この場合、収穫機は、植物特性としてのタンパク質含量に応じて第１の作物コン
テナまたは第２の作物コンテナを満たす分離デバイスを含んでなる。分離デバイスの制御
において、収穫機の走行速度および圃場のあるエリア要素から収穫機の分離デバイスに作
物を輸送するのに要される時間によって生じる一定の時間遅延が考慮され得る。
【0033】
上記の選択的収穫のためのもう１つの適用はマイコトキシンの含量であり、これも同様
に植物生育モデルの計算の結果であり得る。ここでも、選択的収穫は、異なる時点で区画
の収穫を行うことにより（まず、幾分か低いマイコトキシン含量を有する区画、次に、幾
分か高いマイコトキシン含量を有する区画が収穫される）行うことができるか、または分
離デバイスが作動され、第１の作物コンテナもしくは第２の作物コンテナのいずれかに作
物を供給する方式により行うことができる。
に植物生育モデルの計算の結果であり得る。ここでも、選択的収穫は、異なる時点で区画
の収穫を行うことにより（まず、幾分か低いマイコトキシン含量を有する区画、次に、幾
分か高いマイコトキシン含量を有する区画が収穫される）行うことができるか、または分
離デバイスが作動され、第１の作物コンテナもしくは第２の作物コンテナのいずれかに作
物を供給する方式により行うことができる。
【手続補正書】
【提出日】2023-06-30
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
圃場で作物を収穫するために収穫機を操作する方法であって、
植物生育モデルにおける前記作物の植物特性をマッピングすることであって、前記植物生育モデルが、前記植物特性の経時的発育をモデル化する、前記マッピングすること；
収穫時の前記植物特性の予測値または予測特徴を決定すること；
収穫機の作動部の少なくとも１つの動作値を、前記作物の少なくとも１つの植物特性に基づいて決定すること
を含み、
前記植物特性が、作物群落の高さ、作物群落の密度および作物のバイオマスからなる群から選択される１種以上である、方法。
植物生育モデルにおける前記作物の植物特性をマッピングすることであって、前記植物生育モデルが、前記植物特性の経時的発育をモデル化する、前記マッピングすること；
収穫時の前記植物特性の予測値または予測特徴を決定すること；
収穫機の作動部の少なくとも１つの動作値を、前記作物の少なくとも１つの植物特性に基づいて決定すること
を含み、
前記植物特性が、作物群落の高さ、作物群落の密度および作物のバイオマスからなる群から選択される１種以上である、方法。
【請求項2】
コンバインハーベスタまたはフォレージハーベスタが収穫機として使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記植物特性の予測値または予測特徴がジオリファレンス様式で決定される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項4】
前記植物特性が、第１の植物特性に由来する第２の植物特性を表す、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項5】
前記植物生育モデルが計測データを使用する、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項6】
前記植物生育モデルが土壌データを使用する、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項7】
前記植物生育モデルがリモートセンシングデータを使用する、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項8】
測定デバイスが前記収穫機に取り付けられ、前記植物特性の予測値または予測特徴が前記測定デバイスの信号に基づいて修正される、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項9】
前記測定デバイスが非接触センサおよび／または実際に収穫された作物に対するセンサを含んでなる、請求項８に記載の方法。
【請求項10】
以前の生育期間または以前の収穫からの過去値が前記植物特性のモデル化に使用される、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項11】
前記圃場が区画に分けられ、第１群の区画と少なくとも１つの第２群の区画を前記植物特性に基づいて区別する、請求項３～１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項12】
最初に第１群の区画、次に第２群の区画が収穫される、請求項１１に記載の方法。
【請求項13】
第１の作物コンテナが第１群の区画の１つで収穫が実施される際に満たされ、および第２の作物コンテナが第２群の１つの区画で収穫が実施される際に満たされる、請求項１１に記載の方法。
【外国語明細書】