要進一步提升CRISP在物種分佈建模任務上的性能，特別是對於稀有物種的預測，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：透過數據增強技術，增加稀有物種的樣本數量。例如，使用圖像增強技術（如隨機裁剪、旋轉、顏色變換等）來生成更多的變體，從而提高模型對稀有物種的識別能力。
多模態學習：結合其他數據來源，如環境變數（氣候、土壤類型等）和生態系統特徵，來豐富模型的輸入信息。這樣可以幫助模型更好地理解稀有物種的生態需求和分佈模式。
改進損失函數：設計針對長尾分佈的損失函數，強調對稀有物種的預測準確性。例如，可以使用加權損失函數，對稀有物種的預測給予更高的權重，促使模型在訓練過程中更加關注這些物種。
集成學習：將CRISP模型與其他基於不同特徵或算法的模型進行集成，利用多個模型的預測結果來提高整體準確性。這樣可以減少單一模型的偏差，特別是在稀有物種的預測上。
持續學習：實施持續學習策略，隨著新數據的到來不斷更新模型，特別是針對稀有物種的數據。這樣可以確保模型能夠適應環境變化和物種分佈的動態變化。