针对复杂地表环境下，顶点分量分析方法无法实现高光谱图像末端元素的精确提取的问题，提出了一种基于空间谱协同多尺度顶点分量分析的末端元素提取方法。通过图像空间谱特征融合和聚类分割，对不同空间分辨率的分割图像进行端元协同提取，并考虑噪声对图像端元提取精度的影响，提高了端元的提取精度。首先，对图像进行预处理，并利用低秩矩阵分解去除噪声。其次，对高光谱图像进行空间谱多特征提取，利用多特征融合和K－means算法聚类分割，获取地物分布的空间异质性信息，提高后续端元提取的精度。然后，对高分辨率图像进行空间下采样，利用顶点分量分析法提取下采样低分辨率分割图像的端元素，利用坐标映射找到高分辨率图像中相应的端元素，并利用光谱角确定其是否为纯端元素。最后，将上述方法遍历到所有分割的图像，以获得最终的端成员集。利用模拟数据和高高5号高光谱数据对该方法进行了实验验证。实验结果表明，空间谱协同多尺度顶点分量分析方法能够提取高精度的纯端元，具有较高的计算效率。