為了進一步提高原始數據處理的能效和準確性，以滿足機載應用的要求，可以採取以下幾個策略：
輕量級預處理技術：開發和實施輕量級的預處理算法，如粗略空間共配準（Coarse Spatial Coregistration, CSC），這些算法能夠在不顯著增加計算負擔的情況下，快速校正原始數據中的幾何失真。這樣的技術不僅能提高處理速度，還能減少對額外硬體的需求，從而提升能效。
自動化數據標註：利用現有的高級產品（如L1C數據）來自動化原始數據的標註過程。通過使用先進的機器學習算法，能夠快速識別和標註目標事件，從而減少人工干預，提高準確性。
多任務學習模型：設計多任務學習模型，這些模型可以同時處理多種任務（如熱斑點檢測、雲檢測等），從而提高數據處理的效率和準確性。這樣的模型能夠共享特徵學習，減少訓練時間和計算資源的消耗。
優化計算資源：在機載系統中，優化計算資源的使用至關重要。可以通過使用專用的硬體加速器（如FPGA或GPU）來加速數據處理過程，並且根據任務需求動態調整計算資源的分配，以提高能效。
數據融合技術：結合來自不同傳感器的數據，利用數據融合技術來提高整體數據的準確性和可靠性。這樣可以充分利用不同傳感器的優勢，增強對目標事件的檢測能力。