將遮蔽自編碼與其他自監督學習方法，如對比學習（Contrastive Learning）結合使用，可能會進一步提高SAR數據的性能。對比學習通過強化樣本之間的相似性和差異性，能夠有效地學習到更具區分性的特徵。結合這兩種方法，可以利用遮蔽自編碼的特徵學習能力和對比學習的樣本關係建模能力，從而提升模型在下游任務中的表現。這種混合方法不僅能夠減少對標註數據的依賴，還能提高模型的泛化能力，特別是在面對地理和時間上未見過的數據時。因此，未來的研究可以探索這種方法的潛力，以進一步推動SAR數據的應用。