La red colaborativa espacio-aire-suelo puede proporcionar servicios de computación a usuarios en áreas remotas mediante el despliegue de servidores en satélites y drones de plataformas de alta altitud (HAP). Sin embargo, con el creciente número de dispositivos en tierra que necesitan ser atendidos, se vuelve imperativo abordar el problema de la demanda de espectro para que el dron HAP pueda satisfacer el acceso de un gran número de usuarios. Además, la larga distancia de propagación entre los dispositivos y el dron HAP, y entre el dron HAP y los satélites LEO, conducirá a un alto consumo de energía en la transmisión de datos. Motivados por estos factores, introducimos una red colaborativa espacio-aire-suelo que emplea la técnica de acceso múltiple no ortogonal (NOMA), permitiendo que todos los dispositivos en tierra accedan al dron HAP. Por lo tanto, todos los dispositivos pueden compartir el mismo espectro de comunicación. Además, el dron HAP puede procesar parte de las tareas de los dispositivos en tierra localmente y descargar el resto a satélites dentro del rango visible para su procesamiento. Basado en este sistema, formulamos un problema de minimización del consumo de energía ponderado considerando el control de potencia, la asignación de frecuencia de computación y la decisión de descarga de tareas. El problema se resuelve mediante el algoritmo iterativo propuesto de baja complejidad. Específicamente, el problema original se descompone en subproblemas acoplados interconectados utilizando el método de descenso de coordenadas por bloques (BCD). El primer subproblema es optimizar el control de potencia y la asignación de frecuencia de computación, que se resuelve mediante un algoritmo convexo después de una serie de transformaciones. El segundo subproblema es elaborar una estrategia óptima de descarga de tareas, y lo resolvemos utilizando un algoritmo basado en el procedimiento cóncavo-convexo (CCP) después de una transformación basada en penalizaciones sobre variables binarias. Los resultados de simulación verifican la convergencia y el rendimiento del algoritmo iterativo propuesto en comparación con los dos algoritmos de referencia.