Este estudio presenta un refinamiento innovador al SLAM monocular basado en EKF al incorporar datos de actitud, altitud y distancia a la base para mejorar la observabilidad del sistema y minimizar la deriva. En particular, al utilizar una única medición de distancia relativa a un punto de referencia fijo, el método permite que los vehículos aéreos no tripulados (VANT) mitiguen la acumulación de errores, preserven la consistencia del mapa y operen de manera confiable en entornos sin GPS. Esta integración facilita la navegación autónoma sostenida con un error de estimación que permanece acotado a lo largo de trayectorias extendidas. La validación teórica se proporciona a través de un análisis de observabilidad no lineal, destacando los beneficios generales de integrar datos de distancia en el marco del SLAM. El rendimiento del sistema se evalúa a través de experimentos virtuales y datos de vuelo del mundo real. Los experimentos con datos reales confirman la relevancia práctica del enfoque y su capacidad para mejorar la precisión de la estimación en escenarios realistas.