為了進一步提高MoCoLSK在複雜地形和多樣化土地覆蓋類型中的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集的多樣性：擴展GrokLST數據集，納入來自不同地理區域和氣候條件的高解析度LST數據，這樣可以使模型在訓練過程中接觸到更多的變化情境，從而提高其泛化能力。
引入自適應學習策略：利用自適應學習率和動態調整的訓練策略，使模型能夠根據不同的地形特徵和土地覆蓋類型自動調整其學習過程，這樣可以更好地捕捉到局部特徵的變化。
多模態數據融合：除了使用LST和輔助數據外，還可以引入其他類型的數據，如地形數據（DEM）和氣象數據，通過多模態融合來增強模型的特徵學習能力，從而提高對複雜地形的適應性。
強化模型的正則化技術：應用正則化技術，如Dropout和Batch Normalization，來減少過擬合的風險，這樣可以提高模型在未見數據上的表現。
使用集成學習方法：結合多個MoCoLSK模型的預測結果，通過集成學習來提高最終預測的穩定性和準確性，特別是在面對複雜的地形和多樣化的土地覆蓋類型時。