Cuando se utilizan vehículos aéreos no tripulados (VANT) en operaciones de búsqueda y rescate, los dispositivos electroópticos (EO) suelen ser utilizados como el equipo de detección, y la cobertura de área se utiliza como el principal método de búsqueda. Sin embargo, el modo de escaneo sectorial de EO plantea requisitos más altos para la planificación de parámetros de tarea. Primero, para asegurar que no haya cobertura faltante, se propone un método para determinar el ancho de cobertura total del equipo EO en modo de escaneo sectorial. En segundo lugar, se establecen la restricción de no dejar intervalos sin cubrir y el modelo de restricción de la relación velocidad-altura, y se abordan las restricciones de otros factores en el contexto de la situación del problema. En tercer lugar, se propone un índice de eficiencia de cobertura para la cobertura boustrophedon de un área rectangular, y se establece un índice de cobertura integral. Finalmente, se diseñan algoritmos de planificación de parámetros de tarea, basados en el Algoritmo Inmunológico (IA), la Optimización de Lobo Gris (GWO) y la Búsqueda de Vecindario Variable (VNS), respectivamente. Los resultados de la simulación mostraron que los algoritmos diseñados, basados en IA, GWO y VNS, pueden resolver eficazmente problemas de planificación de tareas. En general, IA es más adecuado para ocasiones fuera de línea, VNS es adecuado para planificación en tiempo real en línea, y GWO tiene características intermedias entre los dos. El proceso de cobertura, basado en parámetros optimizados, cumple con todas las restricciones, tiene una mayor eficiencia de búsqueda y no omite áreas, demostrando la corrección de estos modelos y la efectividad del algoritmo de planificación. La investigación presentada en este documento proporciona una base técnica para una búsqueda y rescate de objetivos eficiente y totalmente automatizada.