Al realizar tareas de cobertura de área en algunos escenarios especiales, las aeronaves de ala fija adoptan convencionalmente un tipo de planificación de ruta de escaneo, donde la distancia entre dos trayectorias adyacentes suele ser menor que el radio de giro mínimo de la aeronave. Esto resulta en un aumento del consumo de energía durante el giro entre trayectorias adyacentes, lo que significa una reducción en la eficiencia de ejecución de la tarea. Para abordar este problema, el presente artículo propone un método de planificación de ruta de cobertura de área para un vehículo aéreo no tripulado (VANT) de ala fija basado en un algoritmo genético mejorado. El algoritmo mejora la generación de la población primaria del algoritmo genético tradicional, con la ayuda de un mejor operador de cruce y un operador de mutación para la operación genética. Más específicamente, se utiliza primero el algoritmo de conjunto de puntos buenos (GPSA) para generar una población primaria que tiene una distribución más uniforme que la del algoritmo aleatorio. Luego, se emplean el operador de cruce heurístico y el operador de mutación inversa de intervalo aleatorio para reducir el riesgo de optimización local. El algoritmo propuesto se verifica en tareas con diferentes números de rutas. Una comparación con el algoritmo genético convencional (GA) muestra que nuestro algoritmo puede converger a una mejor solución.