什么是迭代误差分析端元提取算法？

迭代误差分析(iterative error analysis,IEA)是一种 不需要对原始数据进行降维或去冗余而直接对数据进行处理的端元提取算法。在该算法中需要多次利用约束线性解混，要求得到的端元使得线性解混后误差最小。它首先给定一个初始向量(一般为图像中所有光谱的均值向量),对图像进行约束线性解混,这样就得到误差图像。其中误差最大的像元作为第一个端元，利用该端元对图像进行约束线性解混，得到误差图像中误差最大的像元为新的端元，再将新的端元再加入到下一步的约束线性解混操作中，直至在某种准则条件下求出图像中的所有端元(如限制求取端元数或最大误差值)。

在该算法实际运算过程中，每次循环求取误差最大的R个像元，其中以误差最大的像元V为基准求R个像元构成集合的子集，要求该子集中各像元与V的夹角小于θ,将该子集的平均值作为本次循环计算得到的端元。通过增加像元数R,可以减小噪声对端元提取的影响，通过减小夹角θ,可以提高获取端元的纯度。