El procesamiento de datos a bordo en vehículos aéreos no tripulados (UAV) con sensores de imágenes ha cobrado un reciente impulso en el campo de la sensorización remota. En este contexto, la detección de anomalías hiperspectrales ha recibido una atención especial, cuyo principal objetivo es identificar de forma no supervisada eventos anormales. Sin embargo, el procesamiento de dichas imágenes plantea varios retos. En este trabajo se ha desarrollado una arquitectura hardware que asegura el procesamiento en aplicaciones sensibles al tiempo y limitadas por la escasez de recursos hardware. En este sentido, se ha implementado el detector HW-LbL-FAD en hardware reconfigurable para obtener un rendimiento en tiempo real. En concreto, se ha seleccionado una FPGA de coste optimizado (ZC7Z020-CLG484) para implementar nuestra solución cuyos resultados dibujan un buen compromiso entre las tres características siguientes: rendimiento temporal, consumo energético y coste. Los resultados indican que la arquitectura desarrollada es capaz de procesar imágenes hiperespectrales de 825x1024 píxeles y 160 bandas en 0,51 segundos con un presupuesto de energía de 1,3 vatios y un coste del dispositivo de unos 150 euros.