Las diferencias en el campo de visión pueden ocurrir durante aplicaciones de imágenes de teledetección con sensores espectrales de filtro acusto-óptico ajustable (AOTF) utilizando lentes de zoom. Estas diferencias pueden derivarse de la deformación del tamaño de la imagen causada por la lente de zoom, el desplazamiento de la imagen causado por el cambio de longitud de onda del AOTF y la vibración de la plataforma del dron. Sin embargo, se pueden abordar utilizando el registro de imágenes hiperespectrales. Este artículo propone un nuevo marco de registro de imágenes de teledetección de grueso a fino basado en la teoría de características y flujo óptico, comparando su rendimiento con el de los algoritmos de registro existentes utilizando el mismo conjunto de datos. El método propuesto aumenta el índice de similitud estructural en 5.2 veces, reduce el error cuadrático medio en 3.1 veces y aumenta la información mutua en 1.9 veces. Para cumplir con los requisitos de procesamiento en tiempo real del espectrómetro AOTF en teledetección, se estableció un entorno de desarrollo utilizando VS2023+CUDA+OPENCV para mejorar el algoritmo de registro de demonios. El algoritmo de registro para la unidad central de procesamiento+unidad de procesamiento gráfico (CPU+GPU) logró una relación de aceleración de aproximadamente 30 veces en comparación con el de una CPU sola. Finalmente, se verificó el efecto de registro en tiempo real de los datos espectrales durante el vuelo. El método propuesto demuestra que los sensores hiperespectrales AOTF pueden ser utilizados en aplicaciones de teledetección en tiempo real en vehículos aéreos no tripulados.