Controlar la calidad del agua de los suministros de agua siempre ha sido un desafío crítico, y el monitoreo de los recursos hídricos se ha convertido en una necesidad en los últimos años. El monitoreo manual no se recomienda en el caso de grandes superficies de agua por diversas razones, incluyendo el costo y el consumo de tiempo. En los últimos años, los investigadores han propuesto el uso de vehículos autónomos para tareas de monitoreo. Flotas o enjambres de vehículos pueden ser desplegados para llevar a cabo exploraciones de recursos hídricos utilizando técnicas de planificación de rutas para guiar los movimientos de cada vehículo. La idea principal de este trabajo es el desarrollo de un sistema de monitoreo para el Lago Ypacarai, donde una flota de vehículos autónomos en la superficie será guiada por una optimización mejorada de enjambre de partículas basada en el proceso gaussiano como modelo sustituto. El propósito de utilizar el modelo sustituto es modelar el comportamiento de los parámetros de calidad del agua y guiar los movimientos de los vehículos hacia áreas donde aún no se han recopilado muestras; estas áreas se consideran zonas con alta incertidumbre o áreas inexploradas y áreas con altos niveles de contaminación del lago. Los resultados muestran que el enfoque propuesto, es decir, el PSO mejorado basado en GP, equilibra adecuadamente la exploración y explotación de la superficie del Lago Ypacarai. Además, el enfoque propuesto ha sido comparado con otras técnicas como la optimización original de enjambre de partículas y la optimización de enjambre de partículas con componente de incertidumbre del proceso gaussiano en un entorno simulado del Lago Ypacarai. Los resultados obtenidos demuestran la superioridad del PSO mejorado basado en GP propuesto en cuanto al error cuadrático medio con respecto a las otras técnicas.