El propósito de este estudio es desarrollar un diseño para la cobertura de área máxima de drones en una situación de inundación posterior a un desastre. Cuando se trata de cubrir una región afectada por un desastre para el monitoreo y la detección de la extensión de los daños y pérdidas, un enfoque adecuado y técnicamente equilibrado es vital para lograr la mejor solución mientras se cubre la máxima área afectada. Por lo tanto, se propone un modelo de optimización matemática para capturar de manera efectiva el máximo de imágenes de la región impactada. Se utiliza el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO) para resolver el problema de optimización. Las misiones de ayuda modernas dependen en gran medida de los drones, específicamente en el caso de inundaciones, para capturar los daños causados por el desastre y crear mapas para ayudar a las personas afectadas. Este sistema tiene resultados convincentes en cuanto a inercia, exploración, explotación, velocidad y determinación de la altura de los drones para mejorar la respuesta a un desastre. El enfoque propuesto indica que al mantener la altura de vuelo del dron por encima de 120 m, la cobertura puede mejorarse en aproximadamente un 34% en comparación con una altura de vuelo de 100 m.