随着无人机技术的飞速发展，无人机集群在环境监测领域展现出巨大潜力，能够高效、低成本地执行大规模、复杂的环境监测任务，在实际应用中，仍存在一些“盲区”亟待解决。
多无人机间的通信干扰问题不容忽视，在密集的集群中，各无人机间的无线信号可能相互干扰，导致数据传输不稳定或丢失，为解决此问题，可引入中继通信技术和更先进的无线通信协议，确保数据传输的稳定性和可靠性。
环境复杂多变对无人机的自主导航能力提出挑战，在复杂地形和恶劣天气条件下，传统导航系统可能失效，应发展基于机器学习和深度学习的智能导航算法，提高无人机的环境适应性和自主决策能力。
数据融合与处理是另一大挑战，不同无人机携带的传感器可能存在差异，导致数据不一致或冗余，需开发高效的数据融合算法，实现多源数据的准确、快速融合，为环境监测提供可靠依据。
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无人机集群在环境监测中虽具高效性，但仍存'盲区’挑战，通过智能算法优化飞行路径与多维度数据融合技术可有效解决这一难题。
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