Las soluciones de compresión con pérdidas han crecido durante las últimas décadas debido al incremento de la tasa de datos de los sensores hiperespectrales de nueva generación, sin embargo las técnicas de compresión lineal incluyen información poco útil en regiones de poco interés para la aplicación final y al mismo tiempo escasa información en áreas de interés. En este trabajo, el compresor con pérdida HyperLCA ha sido extendido para incluir la característica de distorsión adaptativa en tiempo de ejecución, aportando varios ratios de compresión en un mismo escenario. La solución ha sido diseñada para mantener la posibilidad de desplegar la solución en dispositivos hardware reconfigurables (FPGAs). Los experimentos demuestran que la nueva versión del compresor es capaz de procesar 1024x1024 imágenes hiperespectrales y 180 bandas espectrales (377,5MB) en 0,935 segundos con un consumo de 1,145 vatios. Además, los resultados experimentales también revelan que nuestra arquitectura presenta un alto rendimiento (MSamples/s) y una notable eficiencia energética (MB/s por vatio), 10 y 6 veces superior a la mejor solución del estado del arte, respectivamente.