Numerosos servicios y aplicaciones se han desarrollado para monitorear anomalías o recopilar diversas informaciones de sensores en áreas de monitoreo a gran escala utilizando drones. No obstante, las interrupciones de las misiones de drones en tales áreas ocurren ocasionalmente debido a errores de red, niveles bajos de batería o defectos físicos, como daños en el rotor y la hélice. El checkpointing es una técnica que guarda periódicamente el estado del sistema, permitiendo que se restaure a ese punto en caso de fallo. En tales circunstancias, se pueden utilizar técnicas de checkpointing para guardar periódicamente información relacionada con la misión del dron y reemplazar un dron defectuoso con la información del checkpoint guardado. En este artículo, proponemos un algoritmo de decisión de intervalo de checkpoint dinámico para un sistema de recuperación de drones basado en migración en vivo. El esquema propuesto minimiza el consumo de energía del dron mientras realiza el checkpointing de manera eficiente. Según los resultados experimentales básicos, el esquema propuesto consumió solo alrededor de un 3.51% más de energía, mientras realizaba aproximadamente un 25.97% más de operaciones de checkpoint en comparación con el esquema FIC (Checkpointing de Intervalo Fijo). Al utilizar el esquema propuesto, es posible aumentar la disponibilidad de la información de checkpoint y reanudar rápidamente las misiones de drones, mientras se minimiza el aumento en el consumo de energía del dron al guardar checkpoints con mayor frecuencia. Por lo tanto, el esquema propuesto puede mejorar la fiabilidad y estabilidad de los servicios basados en drones.