Recientemente, el uso de vehículos aéreos no tripulados (VANT) y redes de área amplia de bajo consumo (LPWAN) ha sido una buena solución al problema de la recolección de datos para el monitoreo ambiental en áreas remotas sin infraestructura, y hay muchos trabajos de investigación valiosos en este campo. La recolección de datos por parte de VANT para nodos de sensores se está convirtiendo en un desafío, es decir, la cantidad de datos afectará el tiempo de comunicación del VANT y el estado de vuelo, especialmente en sistemas LPWAN. En este artículo, se proponen esquemas de optimización para mejorar la eficiencia del VANT en la recolección de datos en sistemas de monitoreo de red LoRa. En primer lugar, se propone un algoritmo de agrupamiento mejorado para la red LoRa, que considera la influencia de la distancia entre los cabezales de clúster y el punto de despegue del VANT. En segundo lugar, presentamos un Algoritmo Genético mejorado para la planificación de rutas para reducir la distancia de vuelo del VANT, que introduce los algoritmos de Optimización Basada en Enseñanza-Aprendizaje (TLBO) y de búsqueda local para mejorar la velocidad de convergencia y la solución de la ruta. Luego, se diseña una estrategia de tasa de datos adaptativa de LoRa de 2.4 GHz con un canal dual basada en la distancia y la calidad del enlace, para reducir el tiempo de transmisión de datos entre el VANT y los nodos cabezales de clúster. Finalmente, llevamos a cabo simulaciones y experimentos. Los resultados muestran el rendimiento de los esquemas propuestos, lo que significa que estos pueden mejorar la eficiencia de la recolección de datos del VANT con redes LoRa de bajo costo en áreas remotas sin infraestructura.