非洲蝗虫灾害给当地农作物带来了巨大的损害，为了实时监测蝗虫迁徙动向和蝗虫变异状态，提出一种改进的压缩采样匹配追踪(uCoSaMP)蝗虫图像重构算法。针对观测矩阵性能不佳的现状，通过构造新观测矩阵，有效提高观测值的重构潜能。在原子选择阶段，利用修正因子自适应地修正残差与观测矩阵各列的相关性，提高候选集的正确率；在原子剔除阶段，细分为两步：第一步采用最小二乘法将候选集尺寸缩小到两倍稀疏度大小，第二步利用信号和残差的加权值获得支撑集；根据残差二范数和阈值的大小设置迭代停止条件；以近景和远景蝗虫图像为仿真对象分别进行实验，结果表明：改进算法在主观和客观方面均具有更优的重构性能，峰值信噪比(PSNR)最大提高了10%。