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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