在衡阳，作为中国重要的农业生产基地，无人机在农业监测中展现出巨大潜力，一个亟待解决的问题是：如何在确保高精度监测的同时，保持成本效益的平衡？
衡阳地区地形复杂，农田分布广泛且地势起伏，这对无人机的飞行稳定性和监测精度提出了更高要求，传统的高精度监测方案往往依赖于高精度的GPS系统和昂贵的传感器，这直接推高了单次监测的成本。
针对此，我们提出了一种基于多源数据融合的解决方案，通过整合低成本的GPS系统与地面基站的高精度校正数据，以及利用机器学习算法对图像进行后处理，可以在保证一定精度的前提下，显著降低单次监测的硬件成本，通过优化飞行路径和任务规划，减少不必要的飞行时间，进一步提升了成本效益比。
在衡阳的实践中，这一方案不仅提高了农业监测的效率，还为当地农民提供了更为经济、高效的决策支持工具，助力精准农业的发展。
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