在农业电气化的浪潮下，无人机作为智能农业的得力助手，其定位导航系统的精准度直接关系到作业效率和作物管理的精确性，一个亟待解决的问题是：如何有效减少因环境因素（如风力、光照变化）和地形复杂度（如山地、林间）导致的定位偏差？
针对此，可采用多源融合定位技术，即结合GPS、惯性导航系统（INS）以及视觉或激光雷达（LiDAR）等传感器数据，形成互补优势，GPS提供全局位置信息，INS保持短时内的连续性，而视觉或LiDAR则能在低光或复杂环境中提供高精度的局部定位，通过算法融合这些数据，可以显著提升无人机在农业应用中的定位精度和稳定性，确保施肥、喷洒等作业的精准实施。
定期对传感器进行校准和维护，以及利用机器学习技术优化算法模型，也是保持高精度定位不可或缺的环节，在农业电气化的未来，持续的技术创新和优化将使无人机成为更加智能、高效的农田管理伙伴。
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在农业电气化中，通过集成高精度GPS、视觉识别与机器学习算法优化无人机定位导航系统。
通过高精度GPS模块、视觉识别技术和多传感器融合，优化无人机在农业电气化中的定位导航精准度。
在农业电气化中，通过采用高精度GPS、激光雷达与机器学习算法融合的无人机定位导航系统可显著提升作业精准度。
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