Con el rápido desarrollo del Internet de las Cosas (IoT), se están desplegando cada vez más sensores estáticos y móviles para detectar y rastrear fenómenos ambientales, como incendios, derrames de petróleo y contaminación del aire. Dado que estos sensores suelen funcionar con baterías, se requieren algoritmos eficientes en energía para extender la vida útil de los sensores. Además, el reenvío de datos detectados hacia un sumidero estático provoca un rápido agotamiento de la batería de los sensores cercanos al sumidero. Por lo tanto, en este artículo, proponemos un algoritmo distribuido eficiente en energía, llamado Estrategia de Recolección en Orden de Hilbert (HCS), que utiliza un sumidero móvil (por ejemplo, un dron) para recolectar datos de una red de sensores inalámbricos móviles (mWSN) y detectar fenómenos ambientales. La mWSN consiste en sensores móviles que detectan datos ambientales. Estos sensores móviles se autoorganizan en grupos. Los sensores de cada grupo eligen un líder de grupo (GH), que recopila datos de los sensores móviles en su grupo. Periódicamente, un sumidero móvil pasa por las ubicaciones de los GH (ruta de recolección de datos) para recoger sus datos. Los datos recolectados se agregan para descubrir un fenómeno global. Para acortar la ruta de recolección de datos, lo que resulta en una reducción del costo energético, el sumidero móvil establece la ruta en función del orden de los valores de Hilbert de las ubicaciones de los GH. Además, el artículo propone dos técnicas de optimización para la recolección de datos para reducir aún más el costo energético de la mWSN y disminuir la pérdida de datos.