本发明涉及一种基于光谱诊断特征加权自编码网络的高光谱混合像元非线性盲分解方法。本发明基于自编码的基本框架，将混合像元的分解过程和自编码结构的编码层进行对应，将混合像元的生成过程与自编码结构的解码层进行对应，利用卷积层进行高光谱图像空间信息的提取，充分考虑高光谱影像的空间信息。同时加入非线性变化模块，考虑真实场景中存的非线性混合，在进行损失函数计算时，因不同地物在不同波段具有不同光谱特征，所以对不同的波段赋予不同的权重进行损失计算。本发明可以解决高光谱遥感影像深度学习混合像元分解问题，实现全自动端到端混合像元分解，可以同时获得端元光谱和丰度分解结果。