在雅安这一多山且气候多变的地区，无人机在农业监测中的应用正面临着一系列精准度挑战，由于地形复杂，山谷、河流及森林的交错使得GPS信号时常受阻，导致无人机在飞行过程中的定位精度下降，进而影响作物病虫害识别、土壤湿度监测等任务的准确性。
为解决这一问题，我们采用了多源定位融合技术，结合GPS、惯性导航系统（INS）以及视觉定位系统（VPS），确保在复杂地形下仍能保持高精度，我们开发了基于机器学习的智能算法，通过分析历史数据和实时图像，自动校正飞行路径和监测结果，有效提高了在雅安地区农业监测的精准度。
我们还与当地农户合作，收集了大量实地数据，建立了针对雅安地区特定作物生长周期和气候条件的模型，进一步优化了无人机的监测性能，这一系列措施不仅提升了无人机在雅安农业监测中的实用性，也为其他类似复杂地形地区的无人机应用提供了宝贵经验。
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