En las redes inalámbricas, las estaciones base de drones (DBS) ofrecen beneficios significativos en términos de mejora de la Calidad de Servicio (QoS) debido a sus capacidades de transmisión en línea de vista (LoS) y adaptabilidad. Sin embargo, los enlaces LoS pueden sufrir degradación en entornos de propagación complejos, especialmente en áreas urbanas con estructuras densas como edificios. Como una tecnología prometedora para mejorar las redes de comunicación inalámbrica, las superficies inteligentes reconfigurables (RIS) han surgido en diversas aplicaciones de Internet de las Cosas (IoT) al ajustar la amplitud y la fase de las señales reflejadas, mejorando así la fuerza de la señal y la eficiencia de la red. Este estudio tiene como objetivo proponer un enfoque novedoso para mejorar la cobertura de comunicación y el rendimiento para usuarios móviles en tierra al aprovechar inteligentemente la reflexión de señales de los DBS utilizando RIS basados en tierra. Empleamos Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL) para optimizar tanto la ubicación de los DBS como los cambios de fase de los RIS. Los resultados numéricos demuestran mejoras significativas en el rendimiento del sistema, incluida la calidad de la comunicación y el rendimiento de la red, validando la efectividad del enfoque propuesto.