La exploración autónoma es esencial para diversas tareas de mapeo, incluyendo la recolección de datos, el monitoreo ambiental y las operaciones de búsqueda y rescate. Los vehículos aéreos no tripulados (VANT), debido a su bajo costo y alta maniobrabilidad, se han convertido en habilitadores clave de tales aplicaciones, particularmente en entornos complejos o peligrosos. Sin embargo, los enfoques existentes a menudo sufren de problemas como la exploración redundante y un comportamiento de vuelo inestable. En este estudio, proponemos un enfoque de exploración jerárquica diseñado específicamente para VANTs de campo de visión limitado en aplicaciones de mapeo geoespacial. El enfoque aborda estos desafíos a través de la generación de puntos de vista híbridos, una secuencia innovadora de exploración de límites y una estrategia de planificación de ruta global en dos etapas. Para equilibrar la eficiencia de exploración y el costo computacional, adoptamos un enfoque híbrido que combina muestreo esférico libre de colisiones con generación de puntos de vista adaptativa basada en ecuaciones diferenciales estocásticas. Este enfoque genera puntos de vista candidatos de alta calidad mientras minimiza la sobrecarga computacional. Además, introducimos una nueva función de evaluación heurística para priorizar fronteras dentro de pequeñas regiones, facilitando así la planificación óptima de rutas. Basado en esta formulación, la ruta de cobertura global se modela como un problema del vendedor viajero (TSP). El marco de planificación global en dos etapas consiste en una etapa inicial que aplica una estrategia de mejora de trayectoria consciente de la historia con correcciones de suavizado, seguida de una segunda etapa que emplea un algoritmo TSP de ventana deslizante para construir la ruta global. Este diseño mitiga las inconsistencias de movimiento causadas por actualizaciones heurísticas frecuentes y mejora la estabilidad de vuelo y la suavidad de la trayectoria. Para evaluar el rendimiento del marco propuesto, lo comparamos con enfoques de vanguardia en entornos simulados y del mundo real. Los resultados experimentales demuestran que nuestro enfoque acorta las rutas de vuelo y reduce el tiempo de exploración, mejorando así la eficiencia general de la exploración.