在环境科学领域，无人机集群以其高效、灵活的监测能力，为大气、水质、生态等环境要素的监测提供了新的视角，在实际应用中，如何有效填补因复杂地形或恶劣天气造成的监测“盲区”，仍是一个亟待解决的问题。
复杂地形如山区、森林等，不仅影响无人机的飞行稳定性和信号传输，还可能因植被遮挡导致监测数据不完整，在极端天气条件下，如强风、暴雨、雾霾等，无人机的续航能力和传感器性能均会受到影响，导致监测任务难以持续进行。
针对上述问题，我们提出了一种基于多源数据融合的“盲区”填补策略，通过结合地面传感器、卫星遥感等不同来源的数据，构建多层次、多维度的环境监测网络，利用机器学习和人工智能技术，对不同数据源进行智能分析和融合，以弥补单一数据源的不足，提高监测的准确性和完整性，我们还研发了具有自主避障和智能路径规划功能的无人机集群系统，以适应复杂地形和恶劣天气的挑战。
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无人机集群通过多角度、高密度飞行，结合AI算法分析盲区数据实现精准填补。
无人机集群通过多角度、高密度飞行与智能算法优化，有效填补环境监测中的盲区。
无人机集群通过多角度、高密度飞行，结合AI算法分析盲区数据实现精准填补环境监测漏洞。
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