Изображения Земли из космоса не только прекрасны и вдохновляют, но и предоставляют ценную информацию для науки и коммерции, которую нельзя получить каким-либо другим способом. Экспериментальная нагрузка HICO и RAIDS получила особенно ценные изображения критической части планеты – ее прибрежные районы.
В течение 5-летнего проекта на МКС удалось собрать примерно 10000 таких кадров, объединив два экспериментальных датчика HICO и RAIDS. Ученые использовали эти снимки для оценки концентрации здорового и вредного фитопланктона, определения вредных цветений водорослей в водохранилищах питьевой воды и оценки качества воды. HICO также участвовал в планировании и осуществлении операций по оказанию гуманитарной помощи. Кроме того, занимался выявлением нефти, пролитой из-за разрывов в трубопроводах.
Умение HICO наблюдать за прибрежными океанами крайне важна для планетарных потребностей. Гиперспектральные обзоры предоставляют больше сведений о среде, чем обычная съемка.
В 2009 году HICO вмонтировали на внешней стороне японского экспериментального модуля (JEM-EF). Уникальная космическая орбита открывает отличающийся от традиционных спутников вид, позволяя получить исключительные точки обзора на прибрежный океан и Великие озера. HICO собрал полный спектр длин волн от видимого до ближнего ИК-диапазона. RAIDS занимался измерением плотности, температуры и состава ионосферы и термосферы (на высоте 59-186 миль).
В течение первого года функционирования HICO выполнил все главные задачи миссии. Потом НАСА и Управление военно-морских исследований проспонсировали продолжение. В сентябре 2014 года компьютер HICO получил сильный радиационный удар от солнечной бури и не восстановился. 14 июня 2018 года члены экипажа официально отключили инструмент.
Исследователи продолжают пользоваться коллекцией изображений для публикации научных статей, а также изучения сведений о распространенности водорослевых цветений. Наследие также включает достижения в области дистанционного гиперспектрального восприятия и важные нововведения, вроде усовершенствованных алгоритмов для анализа изображений прибережных зон и обработки крупных информационных объемов.