natgillin/translations-raw huggingface dataset:
7 1 2 For 2014-2020, rules on cross-compliance requirements are defined in Article 93 and Annex II of Regulation (EU) 1306/2013 of the European Parliament and of the Council of 17 December 2013 on the financing, management and monitoring of the common agricultural policy. 
A KAP 1992. évi reformja lehetővé tette a helyszíni ellenőrzések A 2014–2020-as időszakra vonatkozóan a kölcsönös megfeleltetési követelményekre vonatkozó szabályokat a közös agrárpolitika finanszírozásáról, irányításáról és monitoringjáról szóló, 2013. december 17-i 1306/2013/EU európai parlamenti és tanácsi rendelet 93. cikke és II. melléklete határozza meg.
For more information on cross-compliance see also our Special report 26/2016: Making cross-compliance more effective and achieving simplification remains challenging. 
A kölcsönös megfeleltetéssel kapcsolatos további információkért lásd „A kölcsönös megfeleltetés eredményesebbé tétele és az egyszerűsítés elérése továbbra is kihívást jelent” című, 26/2016. sz. különjelentésünket. 1 2
The 1992 CAP reform allowed the use of satellite images in place of field inspections (see paragraph 07). 
műholdas felvételekkel való kiváltását (lásd: 07. bekezdés).
The 2003 reform of the CAP required Member States to create a computerised geographic information system of all agricultural parcels. 
A KAP 2003. évi reformja az összes mezőgazdasági parcellát felölelő számítógépes földrajzi információs rendszer létrehozására kötelezte a tagállamokat.
The 2013 CAP reform made it compulsory to use this Land Parcel Identification System (LPIS) together with a Geospatial Aid Application (GSAA), introduced progressively from 2015 to enhance checks of aid applications. 
A KAP 2013. évi reformja kötelezővé tette e mezőgazdasági parcellaazonosító rendszer (MePaR), valamint a támogatási kérelmek ellenőrzésének segítésére 2015-től fokozatosan bevezetett térinformatikai támogatáskezelési alkalmazás (GSAA) használatát.
05 The LPIS is based on aerial photographs and satellite images that are corrected for geometrical distortion (Ôortho-rectifiedŐ). 
05 A MePaR légi fényképeken és műholdas felvételeken alapul, amelyeken korrigálják a geometriai torzítást („ortorektifikáció”).
The paying agencies use the LPIS for cross-checks on all area-aid applications to verify that they pay only for eligible agricultural land and only once for a given area of agricultural land. 
A kifizető ügynökségek valamennyi területalapú támogatási kérelem esetében elvégzik a MePaR-ral való keresztellenőrzést: így bizonyosodnak meg arról, hogy csak a támogatható mezőgazdasági földterületek után, illetve egy adott mezőgazdasági földterület után egy évben csak egyszer fizetnek.
The LPIS ortho-images have a very high spatial resolution (mostly 25-50 cm per pixelĐ see Picture 1), and are in general updated every three years. 
A nagyon magas területi felbontású (többnyire 25–50 cm/pixel – lásd: 1. kép) MePaR-ortofotókat átlagosan háromévente frissítik. 1. kép.
Picture 1 Đ Aerial ortho-photo in an LPIS 8 Š MAPA Đ Ministry of Agriculture, Fisheries and Food, Spain. 
Légi ortofotó a MePaR-ban 8 © MAPA – a spanyol mezőgazdasági, halászati és élelmezésügyi minisztérium.
06 The LPIS is the cornerstone of the paying agenciesŐ integrated administrative and control systems (IACS) for area-based schemes. 
06 A MePaR a kifizető ügynökségek területalapú programokra irányuló integrált igazgatási és ellenőrzési rendszereinek (IIER) sarokköve.
While our Special report 25/2016 on LPIS identified room for improvement, it also recognised the action taken by the Commission and the paying agencies over the years to make it more reliable3. 
Bár a MePaR-ról szóló 25/2016. sz. különjelentésünk feltárt néhány fejlesztésre szoruló területet, azt is elismerte, hogy a Bizottság és a kifizető ügynökségek sokat tettek az évek során a rendszer megbízhatóságának javításáért3.
Due to the low frequency of updates to LPIS imagery, paying agencies cannot use them to verify activities taking place on the parcel during the year (planting, harvesting, mowing, etc.). 
A MePaR-képek alacsony frissítési gyakorisága miatt a kifizető ügynökségek az év során a parcellán végzett tevékenységek (ültetés, betakarítás, kaszálás stb.) ellenőrzésére nem tudják felhasználni azokat.
To verify farmersŐ declarations and adherence to eligibility rules, paying agencies have had to carry out field inspections for a sample of around 5 % of farmers (see Picture 2). 
A mezőgazdasági termelők nyilatkozatainak és a támogathatósági szabályok betartásának ellenőrzése érdekében a kifizető ügynökségeknek helyszíni ellenőrzéseket kell végezniük a mezőgazdasági termelők mintegy 5%-át lefedő mintán (lásd: 2. kép).
Picture 2 Đ Field inspection Source: ECA. 
2. kép. Helyszíni ellenőrzés Forrás: Európai Számvevőszék.
07 Field inspections are time-consuming and costly and provide a one-off record of the situation on the field. 
07 A helyszíni ellenőrzések időigényesek és költségesek, és csak egy adott időpontra vonatkozóan rögzítik a helyszíni viszonyokat.
The Commission developed, since 1992, an alternative approach for inspecting agricultural parcels with satellite images from commercial providers (such as SPOT, WorldView, PlanetScope) taken at different times throughout the year, called Ôchecks with remote sensingŐ (see Picture 3). 
A Bizottság 1992 óta alternatív megközelítés – az úgynevezett távérzékelés útján végzett ellenőrzés – kidolgozásán munkálkodik, amely kereskedelmi szolgáltatóktól (például SPOT, WorldView, PlanetScope) származó, az év során különböző időpontokban készített műholdas felvételek segítségével vizsgálja a mezőgazdasági parcellákat (lásd: 3. kép).
According to the European CommissionŐs Joint Research Centre (JRC), across the EU an average of 80 % of field inspections are now performed using remote sensing. 
Az Európai Bizottság Közös Kutatóközpontja (JRC) szerint ma már Unió-szerte a helyszíni Lásd még: 2018. évi éves jelentésünk 7.16–7.18. bekezdése.
they still require human intervention in the form of operators, who interpret very high-resolution (VHR) satellite images, using computer-assisted photo-interpretation. 
Bár a távérzékeléssel végzett ellenőrzések kevésbé költségesek4, továbbra is szükség van emberi beavatkozásra olyan operátorok formájában, akik számítógéppel támogatott fotóértelmezés segítségével elemzik a szuperfelbontású (VHR) műholdképeket.
Picture 3 Đ Satellite images used for checks with remote sensing 10 Source: JRC. 
A távérzékelés útján végzett ellenőrzésekhez használt műholdfelvételek 10 WorldView-2 Szuperfelbontású (VHR) kép, 2016. április 15. Forrás: JRC.
08 The introduction of the GSAA (see paragraph 04) allows farmers to submit aid applications and payment claims electronically, together with the geo-location of their declared agricultural parcels. 
08 A GSAA bevezetése (lásd: 04. bekezdés) lehetővé teszi a mezőgazdasági termelők számára, hogy támogatási és kifizetési kérelmeiket elektronikus úton nyújtsák be, a bejelentett mezőgazdasági parcelláik földrajzi elhelyezkedésével együtt.
Therefore paying agenciesŐ IT systems now link geospatial information to agricultural parcels. 
A kifizető ügynökségek informatikai rendszerei ezért már összekapcsolják a térinformatikai információkat a mezőgazdasági parcellákkal.
09 Since June 2015, the EU-owned Sentinel satellites 1 and 2 (see Figure 2), launched under the EUŐs infrastructure for monitoring the Earth from space, the Copernicus programme, have been providing freely available high-resolution images. 
09 A Föld világűrből történő megfigyelésére szolgáló uniós infrastruktúra, a Kopernikusz program keretében az Unió által fellőtt Sentinel 1 és 2 műholdak (lásd: 2. ábra) 2015 júniusa óta szabadon hozzáférhető, nagy felbontású képeket biztosítanak.
According to the European Space Agency (ESA), the Commission and experts consulted, these represent a potential game changer in Earth observation technology for CAP monitoring because they: o offer high spatial resolution, and since March 2017, a high frequency - a new image with 10 metres spatial resolution per pixel is available every 5 days, compared to 30 metres resolution every 16 days for Landsat, the US satellite Earth observation programme; o produce comparable data over a long time scale, with a high quality of calibration; and o there is a long-term commitment on the part of the Commission to keep supplying these images. 
szerint ez korszakos változást jelenthet a KAP-hoz kapcsolódó monitoringtevékenységet célzó Föld-megfigyelési technológiák terén, mivel: o a nagy térbeli felbontást 2017 márciusa óta nagy gyakorisággal kombinálja: 5 naponta 10 méter/pixel térbeli felbontású új kép áll rendelkezésre (összehasonlításképpen: az Egyesült Államok műholdas Föld-megfigyelési programja, a Landsat 16 naponta állít elő 30 méter/pixel felbontású képeket); o összehasonlítható adatokat szolgáltat hosszú távon, jó minőségű kalibrálással; o a Bizottság hosszú távú kötelezettséget vállalt arra, hogy folyamatosan rendelkezésre bocsátja ezeket a képeket.
Figure 2 Đ Copernicus Sentinels 1 and 2 11 The Sentinel-1 mission consists of two polar-orbiting radar satellites (1A and 1B) that send out a microwave signal to the Earth and measure the signal that bounces back, without being impaired by the presence of physical clouds. 
2. ábra. A Kopernikusz Sentinel 1 és 2 műholdjai 11 A Sentinel 1 küldetés két, poláris pályán keringő radarműholdból (1A és 1B) áll, amelyek mikrohullámú jeleket küldenek a Föld felé és elemzik az onnan visszaverődő jeleket.
The Sentinel-2 mission consists of two polar-orbiting satellites (2A and 2B) that measure the visible and infrared light reflected from the Earth in 13 different wavelengths. Š ESA/ATG medialab. 
A Sentinel 2 küldetés két, poláris pályán keringő műholdból (2A és 2B) áll, amelyek 13 különböző hullámhosszon mérik a Föld felszínéről visszaverődő látható és infravörös fénysugarakat. © ESA/ATG medialab.
10 Since Sentinel 1 and 2 images are taken frequently, automated processing of time series data throughout the growing season makes it possible to identify crops and monitor certain agricultural practices on individual parcels (such as tillage, harvest, mowing). 
10 Mivel a Sentinel 1 és 2 nagy gyakorisággal készít képeket, a vegetációs időszakra vonatkozó idősoradatok automatizált feldolgozása lehetővé teszi a termények azonosítását és bizonyos mezőgazdasági gyakorlatok (például talajművelés, betakarítás, kaszálás) nyomon követését az egyes parcellákon.
Figure 3 shows how the crops can be identified using a time series of Sentinel data. 
A 3. ábra azt mutatja be, hogyan azonosíthatók a terménykultúrák a Sentinel-adatok idősorai alapján.
This makes it possible to monitor the whole population of aid recipients, rather than focusing on checks of a sample of farmers. 
Ennek köszönhetően a mezőgazdasági termelők egy mintájának ellenőrzése helyett a támogatásban részesülők teljes körének nyomon követésére nyílik lehetőség.
Figure 3 Đ Example of a time profile of Sentinel-derived information showing changes in the vegetation cover for different crops Source: InstitutoTecnolgicoAgrariodeCastillayLen. 
3. ábra. A különböző növénykultúrák növénytakarójának változásait mutató, Sentinel-információkon alapuló időprofil (példa) Forrás: Instituto Tecnológico Agrario de Castilla y León.
Use of Copernicus Sentinel data for monitoring area aid 11 In May 2017, the EU paying agencies signed an informal memorandum, the ŇMalta DeclarationÓ, encouraging the Commission to use new technologies for simplification of IACS. 
A Kopernikusz Sentinel-adatok felhasználása a területalapú támogatások nyomon követéséhez 11 2017 májusában az uniós kifizető ügynökségek informális memorandumot („Máltai Nyilatkozat”) írtak alá, amely arra biztatja a Bizottságot, hogy használjon új technológiákat az IIER egyszerűsítésére.
In June 2017, the Commission proposed legislative changes allowing the Member States to apply a new approach called Ôchecks by monitoringŐ as of 20185. 
2017 júniusában a Bizottság olyan jogszabály-módosításokat javasolt, amelyek lehetővé teszik a tagállamok számára, hogy 2018-tól új megközelítést, úgynevezett monitoring útján végzett (monitoringalapú) ellenőrzéseket alkalmazhassanak5.
This approach uses automated processes based on the Copernicus Sentinel data. 
Ez a módszer a Kopernikusz Sentinel-adatokon alapuló automatizált folyamatokat használ.
The amended rules also allow the use of other new technologies, such as drones and geo-tagged photographs or data captured by other satellites, as additional evidence for checking compliance under the CAP. 
A módosított szabályok más új technológiák – például drónok, földrajzi koordinátákkal ellátott fényképek vagy más műholdak által rögzített adatok – kiegészítő bizonyítékként történő felhasználását is lehetővé teszik a KAP-nak való megfelelés ellenőrzése céljából.
12 In May 2018, a first paying agency in Italy began to use the new approach for its checks in one province (Foggia, Puglia). 
12 Az első olaszországi kifizető ügynökség 2018 májusában kezdte el alkalmazni az új módszert az egyik tartományban (Foggia, Puglia) végzett ellenőrzéseihez.
In 2019, 15 paying agencies (in Belgium, Denmark, Italy, Malta and Spain) used checks by monitoring for some of their schemes. 
2019‐ben Belgiumban, Dániában, Olaszországban, Máltán és Spanyolországban már 15 kifizető ügynökség végzett monitoringalapú ellenőrzéseket egyes programjaik keretében.
Figure 4 shows key dates in the introduction of checks by monitoring. 
A 4. ábra a monitoringalapú ellenőrzések bevezetésének főbb időpontjait mutatja be.
Figure 4 Đ Timeline of key events leading to the introduction of checks by monitoring, using Copernicus Sentinel data Source: ECA. 
4. ábra. A Kopernikusz Sentinel‐adatok felhasználásával, monitoring útján végzett ellenőrzések bevezetéséhez vezető főbb események sora 13 Forrás: Európai Számvevőszék.
13 Checks by monitoring combines Copernicus Sentinel 1 and 2 data obtained every five days with the information provided by farmers in their applications. 
13 A monitoringalapú ellenőrzések a Kopernikusz Sentinel 1 és 2 segítségével ötnaponta gyűjtött adatokat ötvözik a mezőgazdasági termelők támogatási kérelmeiben szolgáltatott információkkal.
Through machine learning or other algorithms suitable for processing large quantities of data, the paying agencies obtain information on crop types and agricultural activity on all the declared parcels/farm holdings for each of the aid schemes. 
A kifizető ügynökségek gépi tanulás vagy más, nagy mennyiségű adat feldolgozására alkalmas algoritmusok révén az egyes támogatási programok keretében bejelentett valamennyi parcella, illetve gazdaság vonatkozásában információt szereznek a terménytípusokról és a mezőgazdasági tevekénységekről.
The paying agencies then assess the parcels/holdings, using a system of coloured flags assigned to each parcel/holding (see Picture 4). 
A kifizető ügynökségek ezután az egyes parcellákhoz, illetve gazdaságokhoz rendelt színes jelölésekből álló rendszer segítségével értékelik a parcellákat, illetve gazdaságokat (lásd: 4. kép).
14 Paying agencies assess the activity on the parcels/holdings throughout the year, taking into account the latest available Sentinel data and information obtained from the farmers. 
14 A kifizető ügynökségek az egész év során értékelik a parcellákon, illetve a gazdaságokban végzett tevékenységet, figyelembe véve a legfrissebb rendelkezésre álló Sentinel-adatokat és a mezőgazdasági termelőktől kapott információkat.
For example, a grassland parcel would be assigned a yellow flag until the Sentinel data indicates that it has been mown within the regulatory deadline, after which its flag status is changed to green. 
Egy legelőterület például alapértelmezésként sárga jelölést kap mindaddig, amíg a Sentinel adatai azt nem jelzik, hogy az előírt határidőn belül lekaszálták: ezt követően a jelölés zöld színűre változik.
Due to their spatial resolution, Sentinel data are not suited for measuring the area of a parcel. 
A Sentinel-adatok térbeli felbontásuk miatt nem alkalmasak a parcellák területének mérésére.
Paying agencies thus measure the parcel area in the LPIS, which uses images with higher spatial resolution.Therefore, before moving to checks by monitoring, the paying agencyŐs LPIS needs to be of good quality in terms of both the accuracy of eligible area registered and the frequency of its update. 
A kifizető ügynökségeknek a nagyobb térbeli felbontású képeket használó MePaR rendszer segítségével kell megmérniük a parcellák területét.A monitoring útján végzett ellenőrzés megkezdése előtt ezért a kifizető ügynökségnek jó minőségű MePaR-adatokkal kell rendelkeznie mind a nyilvántartásba vett támogatható terület pontossága, mind a frissítés gyakorisága tekintetében.
Figure 5 gives an example of how the checks by monitoring system works. 14 
Az 5. ábra példát mutat be a monitoring útján végzett ellenőrzések működésére. 14
Two options: Ľ Submit additional evidence (geo-tagged photos, documentation, etc.) 
Két lehetőség: • További bizonyíték benyújtása (földrajzi koordinátákkal ellátott fényképek, iratok stb.) • A földrajzi térinformatikai támogatási kérelem módosítása vagy visszavonása PIROS Szabálytalanság megállapítása.
Remaining 95 % assessed as compliant and marked yellow for the following claim year. Source: ECAbasedonproceduresatthepayingagencyofCastileandLeon,Spain. 
A fennmaradó 95%-ot szabályszerűnek nyilvánítják és a következő igénylési évre sárga jelzéssel látják el.
Expected benefits of the new monitoring approach 15 The Commission, paying agencies, relevant stakeholders and experts agree that the monitoring approach using Copernicus Sentinel data represents a major change in the management and control of the CAP. 
Az új monitoringalapú megközelítés várható előnyei 15 A Bizottság, a kifizető ügynökségek, az érdekelt felek és a szakértők egyetértenek abban, hogy a Kopernikusz Sentinel-adatokat felhasználó monitoringalapú megközelítés jelentős változást hoz a KAP irányításában és ellenőrzésében.
Increasing compliance, by helping farmers to meet requirements 16 The traditional system of aid claims and checks is a sequential system, whereas checks by monitoring is an interactive system. 
A szabályszerűség javítása azáltal, hogy a mezőgazdasági termelők segítséget kapnak a követelmények teljesítéséhez 16 A támogatási kérelmek és ellenőrzések hagyományos rendszere szekvenciális jellegű, míg a monitoring útján végzett ellenőrzések rendszere interaktív.
The checks by monitoring approach can take new information into account at any time during the growing season (such as newly acquired, more recent Sentinel data, geo-tagged photos, or other documents sent by the farmer), and it therefore provides more opportunities for farmers to rectify their claims before they are finalised (see Figure 6). 
A monitoringalapú ellenőrzések a tenyészidőszak során bármikor figyelembe vehetik az új információkat (például az újonnan beszerzett, frissebb Sentinel-adatokat, földrajzi koordinátákkal ellátott fényképeket vagy a mezőgazdasági termelő által küldött egyéb dokumentumokat), így több lehetőséget biztosítanak a gazdálkodóknak arra, hogy kérelmeiket még azok véglegesítése előtt helyesbítsék (lásd: 6. ábra).
Paying agencies can also send warning messages to farmers, giving them the opportunity to take corrective action (e.g. mowing a field). 
A kifizető ügynökségek figyelmeztető üzeneteket is küldhetnek a termelőknek, lehetőséget biztosítva számukra, hogy korrekciós intézkedéseket hozzanak (pl. lekaszálják egyik parcellájukat).
Figure 6 Đ Traditional checks versus checks by monitoring 17 Source: ECA. Covering all farmers, reducing administrative burden and improving cost-effectiveness 17 Under the traditional approach using on-the-spot checks, paying agencies select small samples of farmers to check. 
Valamennyi mezőgazdasági termelő lefedése, az adminisztratív teher csökkentése és a költséghatékonyság növelése 17 A helyszíni ellenőrzéseket alkalmazó hagyományos megközelítés esetében a kifizető ügynökségek kisebb ellenőrzési mintákat vesznek a mezőgazdasági termelők halmazából.
If a sample field visit takes place, an inspector checks the parcel area and the crops grown against the information provided by the farmer in the aid claim. 
Ha a mintában szereplő termelőnél helyszíni szemlére kerül sor, az ellenőr megbizonyosodik róla, hogy a parcella területe és a termesztett növények megfelelnek-e a mezőgazdasági termelő által a támogatási kérelemben megadott információknak.
18 Under the new approach, all agricultural parcels in a region are subject to the same monitoring process. 
18 Az új megközelítés keretében egy adott régió minden egyes mezőgazdasági parcellájára azonos ellenőrzési eljárás vonatkozik.
Field visits are carried out only if the outcome of the monitoring process is inconclusive and the potential financial impact of non-compliance exceeds a certain threshold. 
Helyszíni szemlére csak akkor kerül sor, ha a monitoringfolyamat kimenetele nem egyértelmű, és ha a szabálytalanság potenciális pénzügyi hatása meghalad egy bizonyos küszöbértéket.
If this leads to fewer field visits, it reduces the burden on the farmer and the costs for the paying agency. 
Ha ez kevesebb helyszíni szemlét eredményez, azáltal csökkennek mind a mezőgazdasági termelő terhei, mind a kifizető ügynökség költségei.
According to a recent study6, automation, digitalisation, and new technologies for management and controls can help mitigate the costs of CAP administration. 
Egy közelmúltbeli tanulmány6 szerint az automatizálás, a digitalizáció, valamint az új irányítási és ellenőrzési technológiák hozzájárulhatnak a KAP adminisztrációs költségeinek csökkentéséhez.
If the use of satellites means that field visits are targeting farms most likely to be non-compliant, this improves their efficiency. 
Ha a műholdak használata révén elérhető, hogy a helyszíni szemlék azokra a gazdaságokra irányuljanak, amelyek esetében legnagyobb a szabálytalanság kockázata, nő az ellenőrzések hatékonysága.
Improving information for farm management 19 The checks by monitoring approach generates data useful for smart farming (using modern technology to increase the quantity and quality of agricultural products), which can provide farmers with economic benefits. 
A gazdaságok irányítását segítő információk javítása 19 A monitoringalapú megközelítéssel végzett ellenőrzések olyan adatokat generálnak, amelyek hasznosak lehetnek az intelligens gazdálkodás (a mezőgazdasági termékek mennyiségének és minőségének növelése érdekében korszerű technológiát alkalmazó gyakorlat) szempontjából, ami gazdasági előnyökkel járhat a mezőgazdasági termelők számára.
For example, satellite images can provide information about soil nitrogen content or drought stress, which could optimise fertiliser application or irrigation, cutting costs for the farmer and reducing the negative environmental impacts of the agricultural activity. 
A műholdfelvételek például információval szolgálhatnak a talaj nitrogéntartalmáról vagy a szárazság okozta stresszről, miáltal optimalizálható a műtrágya kijuttatása és az öntözés, következésképp csökkenthetők a mezőgazdasági termelők költségei és a mezőgazdasági tevékenység negatív környezeti hatásai.
By providing access to their data (LPIS, Sentinel and other satellite images, information on environmental requirements), paying agencies thus have the possibility of providing a service to their farmers, multiplying the benefits of the new technologies. 
A kifizető ügynökségeknek az adataikhoz (MePaR, Sentinel és egyéb műholdas felvételek, a környezetvédelmi követelményekre vonatkozó információk) való hozzáférés biztosítása révén így lehetőségük nyílik arra, hogy új szolgáltatást nyújtsanak mezőgazdasági termelőiknek, és ezáltal megsokszorozzák az új technológiák előnyeit.
18 6 DG AGRI and ECORYS, ŇAnalysis of administrative burden arising from the CAPÓ, 2018, pp. 153, 155. 
DG AGRI és ECORYS: Analysis of administrative burden arising from the CAP (A KAP-ból eredő adminisztratív teher elemzése), 2018, 153. és 155. o. 18 6