Con la creciente demanda de monitoreo marino, el uso de planificación de rutas de cobertura basada en imágenes aéreas de vehículos aéreos no tripulados (UAV) para asistir a múltiples vehículos de superficie no tripulados (USV) ha mostrado un gran potencial en aplicaciones marinas. Sin embargo, lograr una modelización de mapas precisa y una planificación de rutas óptima sigue siendo un desafío clave que restringe su aplicación generalizada. Con este fin, se propone un innovador algoritmo de planificación de rutas de cobertura para USV múltiples asistidos por UAV. Primero, se diseña un algoritmo de segmentación semántica basado en el modelo de segmentación de todo lo que se puede indicar con YOLOv5 (SAM) para establecer un modelo de mapa preciso. Al refinar la información axial, de longitud, ancho y coordenadas de los obstáculos, el algoritmo permite que YOLOv5 genere indicaciones precisas de cajas delimitadoras de objetos y luego asiste a SAM en la extracción automática y precisa de obstáculos y costas en escenas complejas. Basado en este modelo de mapa preciso, se propone además un algoritmo de planificación de rutas de cobertura de optimización paso a paso de múltiples objetivos. El algoritmo divide la ruta completa en dos partes, las rutas rectas y las rutas de giro, y tanto la longitud de la ruta como el número de giros se diseñan, respectivamente, para optimizar cada tipo de ruta paso a paso, lo que mejora significativamente el efecto de cobertura. Los experimentos demuestran que en varios escenarios complejos de cobertura marina, el algoritmo propuesto logra una cobertura del 100%, la tasa de redundancia es inferior al 2%, y es superior a los algoritmos avanzados existentes en longitud de ruta y número de giros. Esta investigación proporciona una solución técnica viable para tareas de cobertura marina eficientes y precisas y sienta las bases para la supervisión marina no tripulada.