Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) y drones se consideran una plataforma aérea móvil flexible para recopilar datos en diversas aplicaciones. Sin embargo, los métodos de recopilación de datos existentes consideran principalmente la comunicación ascendente. El desarrollo creciente de la comunicación y el sensado integrados (ISAC) proporciona un nuevo paradigma para la recopilación de datos. Se establece un marco de recopilación de datos diverso donde se consideran tanto la comunicación ascendente como las funciones de sensado, que también se puede denominar sistema ISAC ascendente. Se formula una optimización para minimizar el indicador de frescura de los datos para la comunicación y el indicador de frescura de detección para el sensado, optimizando las trayectorias de los VANT, la potencia transmitida de los dispositivos IoT y los VANT, y los indicadores de asignación de transmisión. Se utilizan tres algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo (DRL) de última generación para resolver esta optimización. Se realizan experimentos tanto en escenarios de un solo VANT como en escenarios de múltiples VANT, y los resultados demuestran la efectividad de los algoritmos propuestos. Además, los algoritmos propuestos superan el estándar en términos de precisión y eficiencia. Además, también se verifica la efectividad del modo de recopilación de datos con solo funciones de comunicación o sensado. También se obtiene el frente de Pareto numérico entre el rendimiento de comunicación y sensado ajustando el parámetro de importancia.