本发明提出了一种基于多任务学习的高分辨率影像缺失区域重建方法，该方法将高空间分辨率影像上的缺失区域填充看成一个条件式的图像生成问题，采用基于门控卷积的条件式对抗生成网络模型结构进行实现。其中，生成器通过编码和解码的结构进行特征提取，并使用同一特征进行地物类别、边界提取和缺失区域填充完成三个相关的任务，引导特征提取模块关注地物类型、边界等信息，从而获得细节丰富、真实的无缺失影像。判别器判别各个影像是生成的，还是真实的，并据此指导生成器进行优化。本发明通过引导生成器关注地物边界和地物类别信息，可以获得细节与纹理丰富的无缝重建结果。