在土壤学研究中，无人机技术以其高效、无损的特性和高精度的定位能力，为土壤采样和监测提供了新的解决方案，在复杂多变的农田或森林环境中，如何确保无人机在执行任务时能够准确、稳定地实现定位导航，成为了一个亟待解决的问题。
问题：在土壤学研究中，如何克服因地形起伏、植被遮挡等自然因素导致的GPS信号不稳定，以及如何处理因土壤颜色、湿度等差异引起的视觉识别误差，以实现无人机在复杂环境下的精准定位导航？
回答：针对上述问题，可以采用多传感器融合技术，如GPS、惯性导航系统（INS）和视觉传感器（如相机）的组合，通过GPS提供全局位置信息，INS弥补GPS信号丢失时的位置连续性，而视觉传感器则能通过分析土壤颜色、纹理等特征，提高在复杂环境下的识别精度，利用机器学习算法对土壤数据进行训练和优化，可以进一步提升无人机的自主导航和决策能力，从而在土壤学研究中实现更加精准、可靠的无人机定位导航。
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