En el ámbito del desmezclado espectral, se han desarrollado técnicas innovadoras para aprovechar la valiosa información proporcionada por la correlación espacial de los píxeles en las imágenes analizadas. Aunque estas técnicas espacio-espectrales enfrentan desafíos computacionales debido a la riqueza de información en las imágenes hiperespectrales, este trabajo presenta una implementación computacionalmente eficiente de un algoritmo de procesamiento espacial-espectral. Este algoritmo ha demostrado su éxito previo en la separación espectral de datos hiperespectrales. La implementación se ha optimizado específicamente para unidades de procesamiento de gráficos (GPU) de uso común y se ha evaluado exhaustivamente utilizando datos sintéticos y reales en diversas arquitecturas de GPU. Se han obtenido aceleraciones significativas al procesar imágenes hiperespectrales de distintos tamaños. Este logro permite la integración del propuesto módulo de preprocesamiento paralelo en una cadena de desmezclado hiperespectral completa, con capacidad para operar en tiempo real.
