본 논문은 자율주행 트랙터를 위한 다중 열지도 회귀를 사용하여 경작 경계 검출 방법을 제안한다. 최근에, 트랙터 자율주행을 위한 합성곱 신경망을 사용한 경작 경계 검출 접근법이 제안되었고, 다양한 성공한 사례가 존재한다. 그러나 기존 방법론은 신경망의 출력에서 최종 자율주행 방향을 결정하기 위해 복잡한 후처리에 크게 의존한다. 또한, 실제 경작 환경은 다양한 날씨, 시간, 지반 질감과 같은 노이즈 요소들을 포함하고 있어서 경작 경계를 자동 검출하는 일은 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 경작지 경계를 검출하기 위한 다중 열지도 회귀 기반 접근법을 제시한다. 우리의 제안된 작업에서, 다양한 스케일의 영상을 U-Net에 학습시키고 결합하여 최종 경작 경계 열지도 지점을 검출한다. 실험에서 우리는 경작 경계 데이터 셋을 구축하고, 우리의 방법은 복잡한 후처리 과정 없이 뛰어난 성능을 보여준다.