Uno de los principales problemas a la hora de capturar imágenes hiperespectrales a bordo de un vehículo aéreo no tripulado es el alto coste energético, y por tanto es el factor limitante del tiempo de vuelo. Este artículo presenta una implementación altamente optimizada de un acelerador FPGA del novedoso algoritmo \textit{HyperLCA}. Este algoritmo ha sido adaptado utilizando aritmética de punto fijo con el fin de obtener una solución eficiente para este tipo de tecnología y es capaz de comprimir imágenes en tiempo real. A su vez, se ha analizado cuidadosamente en términos de rendimiento y eficiencia energética, comparando las versiones mononúcleo y multinúcleo de la arquitectura presentada con tres implementaciones del algoritmo basadas en GPU y desplegadas en tres plataformas: Jetson Nano, Jetson TX2 y Jetson Xavier NX. Los resultados demuestran que una solución basada en lógica reconfigurable alcanza niveles de rendimiento similares a los de una GPU de última generación, con una mayor eficiencia en términos de líneas procesados por vatio.