Para lograr este desafío, la maquinaria agrícola moderna puede recopilar información crucial para facilitar las tareas de presentación de informes. Estos son algunos ejemplos de datos que podrían ser fácilmente reportados gracias al uso de equipos agrícolas:

• Los proporcionados por sistemas de guiado automáticos de alta precisión (menos de 10 cm) con posicionamiento basado en GNSS o con corrección RTK de 2 cm de precisión.
• Los proporcionados por la maquinaria de recolección, capaces de crean mapas de rendimiento que se cargan automáticamente en la nube y se pueden compartir fácilmente con los organismos pagadores. Estos datos incluyen no solo el área, sino también el rendimiento y el cultivo.
• Los mapas digitales aplicados de semillas, fertilizantes o pesticidas son otras fuentes altamente precisas para comprobar el cultivo y el tamaño de la parcela.

El documento aborda el asunto desde la perspectiva de la viabilidad técnica e incluye un conjunto de recomendaciones que se centran en:

• Precisión y tolerancia de medición.
• Relacionadas con las tecnologías de aprendizaje automático.
• Interoperabilidad semántica.
• Integración perfecta.
• Aceptación de soluciones tecnológicas por parte del usuario.
• Control de flujo de información y protección de la privacidad.
• Conectividad y la brecha digital.