在环境工程领域，无人机集群以其高效、灵活的监测能力，正逐步成为生态监测、污染源追踪等任务的重要工具，其应用并非无懈可击，仍存在“盲区”亟待解决。
复杂地形如密林、峡谷等，因信号遮挡和飞行障碍，导致无人机难以进入或数据传输不稳定，对此，可研发集成高精度GPS、激光雷达等设备的无人机，结合多机协同避障技术，提升复杂环境下的作业能力。
数据同质化问题限制了环境监测的深度和广度，为解决此问题，需开发基于AI的深度学习算法，使无人机能根据不同环境特征调整监测参数，实现数据差异化收集，提高监测精度和效率。
隐私保护和生态干扰也是不可忽视的挑战，在确保数据安全的同时，应采用低噪音、低辐射的无人机设备，并优化飞行路径和监测时间，以减少对野生动植物和人类活动的干扰。
无人机集群在环境工程中的应用虽前景广阔，但需在技术革新、数据优化及伦理考量上不断突破，方能实现其最大价值。
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无人机集群技术虽能高效覆盖环境监测，但仍需创新‘破局’策略以克服盲区挑战。
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