El campo científico de la teledetección se centra en la observación y estudio de la corteza terrestre con el objetivo de entender el origen y funcionamiento de la dinámica de nuestro planeta, así como de garantizar la seguridad de los seres vivos que habitan en ella, y mejorar su calidad de vida. Esto implica el análisis de fenómenos meteorológicos, geológicos, atmosféricos, etc., para comprender las condiciones que los generan e influyen en su comportamiento. La evolución en los sensores hiperespectrales ha supuesto un salto cualitativo en las aplicaciones orientadas a la observación remota de la tierra, introduciendo requerimientos computacionales muy elevados en un gran número de aplicaciones. Los algoritmos convencionales tienen dificultades para manejar los datos hiperespectrales por su alta dimensionalidad. La mayor parte de las aplicaciones hiperespectrales se basan en las técnicas de desmezclado espectral, siendo tradicionalmente utilizados modelos lineales de mezcla, que simplifican el problema de la mezcla asumiendo que todos los componentes puros interactúan de forma lineal. En aplicaciones reales, este tipo de modelos pueden producir errores elevados en el proceso de cuantificación de los materiales presentes en la escena, siendo preciso utilizar técnicas basadas en modelos no lineales de mezcla para estimar correctamente la abundancia de componentes puros en píxeles mezcla, con el inconveniente añadido de una mayor complejidad computacional durante el proceso de caracterización.
