在芒种这个农忙时节，无人机技术正逐步成为现代农业的得力助手，在利用无人机进行农田监测时，精准定位成为了一个亟待解决的问题，由于农田地形复杂、作物密集，以及芒种期间特有的天气变化，如多风、多雨、多云等，无人机的GPS信号常常受到干扰，导致定位不准确，进而影响监测数据的可靠性。
为解决这一问题，我们提出了基于视觉和惯性导航系统的融合定位方案，通过在无人机上安装高精度的摄像头和惯性测量单元，结合机器学习算法对图像和数据进行处理，即使在GPS信号不稳定的情况下，也能实现高精度的自主导航和定位，我们还开发了智能避障系统，确保无人机在复杂环境中安全飞行，减少因碰撞导致的设备损坏和数据丢失。
通过这些技术手段的应用，我们相信在芒种时节，无人机将能更精准地完成农田监测任务，为农民提供更加科学、及时的决策支持。
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芒种时节，无人机在农业监测中面临复杂地形与作物密度的精准定位挑战。
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