本发明公开了一种基于混合损失函数约束的卫星影像超分辨率重建方法，包括非局部网络构建、L1和L2混合范式约束训练两个过程。非局部网络构建中，对于非目标区域，计算与当前目标区域的特征向量的相关性，通过卷积提取目标有关的描述信息，对当前输入进行信息增强，从而提升网络的表达能力。L1和L2混合范式约束训练过程中，考虑到L1和L2范数在不同层次特征信息稀疏性表达上的特点，分阶段使用这两个范数作为目标损失函数，从而提升网络的收敛速度和性能。本发明极大地增强了深度学习网络的特征表达能力，能够重建纹理细腻的高分辨率卫星影像。