ARQUITETURA E DESENVOLVIMENTO DE MICROSERVIÇOS SEGUINDO PADRÕES DE APLICAÇÃO EMPRESARIAL VOLTADOS A EXPLORAÇÃO E MARCAÇÃO GEOGRÁFICAS
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Resumo
Este trabalho propõe uma arquitetura de micro serviços para a exploração e marcação geográfica de imagens na agricultura de precisão, utilizando inteligência artificial para melhorar a eficiência no uso de recursos. A metodologia envolve a implementação de micro serviços em Python que operam de forma independente para executar funções específicas no pipeline de processamento de imagens. Utilizou-se o QGIS para a extração de áreas de interesse e o OpenCV para segmentação e extração de dados georreferenciados. O Apache Kafka gerencia a comunicação em tempo real entre os micros serviços, garantindo a sincronização e ordenação dos dados processados. A arquitetura proposta facilita a escalabilidade e manutenção, dividindo a aplicação em serviços modulares. A principal limitação foi a capacidade de processamento, mitigada pela subdivisão de imagens em seções menores, o que permitiu um processamento paralelo mais eficiente. Os resultados indicam que, apesar de necessitar ajustes para melhorar a precisão, a solução proposta é promissora para otimizar o manejo de recursos agrícolas, proporcionando uma base sólida para futuras melhorias na área de inteligência artificial aplicada à geografia.
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