本发明涉及一种联合图像信息的空间人造目标光谱解混方法及系统。该方法包括：获取空间人造目标的原始尺度高光谱图像；利用自适应高光谱图像分割算法对原始尺度高光谱图像进行处理，生成近似尺度高光谱图像；确定近似尺度和原始尺度的解混优化模型并求解。本发明充分利用目标光谱图像中所存在的空间上下文信息，使得解混过程具有更加全面的约束条件，有效抑制噪声和异常值的干扰；在解混过程中引入光谱‑空间距离权重正则化项，考虑像元间的空间相关性和光谱相似性，是空间人造目标表面材料分布的自然和自适应表征，能捕获高光谱图像数据中较复杂的图像维信息，避免丢失目标局部细节信息和边界信息，可以提高解混准确度。