ترکیب هوش مصنوعی و سیستم‌های چندعاملی در نقشه‌برداری هوایی با استفاده از پهپادها، پاسخی مؤثر به چالش‌های پردازش داده‌های عظیم، مقیاس‌پذیری و تطبیق‌پذیری عملیاتی ارائه می‌دهد. در این پژوهش، چارچوبی مبتنی بر یادگیری عمیق (CNN/DNN) و یادگیری تقویتی چندعاملی برای برنامه‌ریزی مسیر، تقسیم کار پویا و پردازش توزیع‌شده تصاویر چندحسگره (RGB، چندطیفی، LiDAR) ارائه شده است. نتایج نشان می‌دهد که این رویکرد موجب افزایش دقت استخراج عوارض، کاهش زمان و هزینه مأموریت، بهبود کیفیت محصولات مکانی (کاهش RMSE)، و ارتقای امنیت و تاب‌آوری سامانه در برابر ناهنجاری‌ها و تغییرات محیطی می‌شود. همچنین بهره‌گیری از مدیریت طیف مبتنی بر یادگیری چندعاملی در شبکه‌های هوا–زمین، کیفیت لینک داده را بهبود داده و نرخ از دست‌رفت بسته‌ها را کاهش می‌دهد. این یافته‌ها ظرفیت «هوشمندی توزیع‌شده» را برای نقشه‌برداری دقیق، سریع و ایمن در سناریوهای شهری، کشاورزی و پایش محیط‌زیست برجسته می‌سازد.