一种基于PointNetMLP网络的地形地磁复杂程度量化分析方法

本发明公开了一种基于PointNetMLP网络的地形地磁复杂程度量化分析方法。本发明中，基于PointNet网络思想，PointNet的核心思想是直接处理三维点云数据，而不需要将其转换为其他格式(如体素网格或多视图图像)，PointNetMLP是PointNet网络中的一个关键组件，它由多个共享权重的多层感知机(MLP)组成，用于从点云数据中提取局部特征，本发明通过深度学习技术自动提取两类地图(地磁图和地形图)的特征并进行复杂性量化分析，提高分析的准确性和效率，能够有效处理大规模、高维度的地形和地磁数据，输出复杂性评分供用户参考，自动提取特征并进行复杂性量化分析，提高分析的准确性和效率。