在环境工程学领域，无人机智能飞控系统正逐步成为监测空气质量、水质、土壤污染等环境指标的重要工具，如何使无人机在复杂多变的环境中实现精准、高效、安全的飞行，仍面临诸多挑战，环境感知的准确性和实时性是关键问题之一。
当前，无人机飞控系统主要依赖GPS、惯性导航、视觉识别等传感器进行环境感知，在复杂的气象条件（如雾霾、强风）和复杂地形（如森林、城市峡谷）下，这些传感器的性能会受到严重影响，导致定位不准确、飞行不稳定等问题，如何将环境感知数据与智能决策算法相结合，实现自动化的环境监测和应急响应，也是当前技术的一大瓶颈。
结合机器学习、深度学习等先进技术，提升无人机在复杂环境下的自主感知和智能决策能力，将是推动无人机在环境工程学领域应用的关键，加强跨学科合作，将环境科学、计算机科学、电子工程等领域的专业知识融合，将有助于破解上述难题，为环境保护提供更加智能、高效的解决方案。
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环境感知与智能决策技术为无人机在复杂工程环境中提供新挑战，也开辟了高效、精准的解决方案机遇。
环境感知与智能决策技术为无人机在复杂工程环境中提供新挑战，也开辟了高效、精准作业的广阔机遇。
无人机飞控技术，在环境工程中既面临复杂多变的天气挑战也迎来智能决策的重大机遇。
无人机飞控技术，在环境工程中既是应对复杂环境的挑战利器也是实现智能决策的机遇之门。
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