Debido a las ventajas de bajo costo y alta flexibilidad, los drones se han aplicado a la vigilancia urbana, el monitoreo de la vegetación y otros campos que requieren cobertura de regiones. Para expandir la cobertura de los UAV, diseñamos el Aeropuerto de Cápsulas (CA) para recargar y restaurar drones y proporcionar servicios de despegue y aterrizaje. Mientras tanto, la combinación de la planificación de rutas de cobertura (CPP) de los drones y el despliegue de los CAs es un problema crucial con pocos estudios relevantes. Proponemos un enfoque de solución al problema de CPP basado en la selección de patrones de escaneo y la descomposición trapezoidal. Además, construimos un modelo de programación entera 0-1 para minimizar el costo de la distancia entre los CAs y las misiones de escaneo. Específicamente, se diseña un enfoque de solución basado en heurísticas codiciosas y de agrupamiento para resolver este problema. Además, desarrollamos un algoritmo basado en búsqueda local con los operadores de intercambio de ubicación de CA e intercambio de misión de escaneo de drones para optimizar aún más la solución. Se utilizan instancias aleatorias de diferentes tamaños para validar el rendimiento de los algoritmos propuestos, a través de los cuales se realiza un análisis de sensibilidad con algunos factores. Finalmente, se presenta un estudio de caso basado en el parque forestal Maolichong en Changsha, China, para ilustrar la aplicación del método propuesto.