La demanda de comunicación aire-tierra ha aumentado en los últimos años, subrayando la importancia de los vehículos aéreos no tripulados (VANT) en la mejora de la comunicación móvil, particularmente en escenarios de emergencia debido a su eficiencia y flexibilidad en el despliegue. En situaciones como casos de emergencia, los VANT pueden funcionar como estaciones base aéreas temporales eficientes y mejorar la calidad de la comunicación en instancias donde las estaciones base terrestres están incapacitados. La planificación de trayectorias y la asignación de recursos de los VANT siguen siendo técnicas vitales, mientras que un número relativamente limitado de algoritmos tiene en cuenta la dinámica de los usuarios terrestres. Este documento se centra en escenarios de comunicación de emergencia como terremotos, proponiendo un algoritmo innovador de planificación de rutas y asignación de recursos. El algoritmo aprovecha un enfoque de iteración de subtareas en múltiples etapas, inspirado en la técnica de descenso por coordenadas en bloque, para abordar los desafíos presentados en tales entornos críticos. En este estudio, establecemos un modelo de comunicación aire-tierra, y posteriormente diseñamos una estrategia para la dinámica de usuarios. Esto es seguido por la introducción de un proceso de programación conjunta para la ruta y la asignación de recursos, denominado ISATR (algoritmo de programación iterativa de trayectoria y recursos). Este proceso abarca variables de decisión altamente interdependientes, como ubicación, ancho de banda y recursos de potencia. Para los usuarios terrestres móviles, empleamos el método de autómatas celulares (CA) para predecir la trayectoria de evacuación. Este algoritmo mantiene con éxito la comunicación de datos en el área afectada por la emergencia y mejora la calidad de la comunicación a través de la división de ancho de banda y el control de potencia que varía con el tiempo. La efectividad de nuestro algoritmo se valida evaluando el rendimiento promedio con diferentes parámetros en diversas condiciones de simulación y utilizando varios métodos heurísticos como contraste.