利用CRISP預訓練的表徵，結合其他輔助信息（如時間、位置等），可以進一步提升自然界影像的細粒度分類性能，具體方法包括：
時間序列分析：將時間信息納入模型，分析物種在不同時間點的變化。這可以幫助模型理解季節性變化和物種行為模式，從而提高分類準確性。
地理信息系統(GIS)整合：結合地理位置信息，利用GIS技術分析物種的空間分佈和棲息地特徵。這樣可以幫助模型更好地理解物種的生態需求和環境適應性。
上下文信息利用：在訓練過程中，將影像的上下文信息（如周圍環境、其他物種的存在等）納入考量，這樣可以幫助模型更全面地理解影像內容，提升細粒度分類的性能。
多任務學習：設計多任務學習框架，同時進行物種識別和環境特徵預測。這樣可以促進模型學習到更豐富的特徵，從而提高細粒度分類的準確性。
強化學習：利用強化學習方法，根據模型的預測結果和真實標籤之間的差異進行調整，進一步優化模型的分類性能。這樣可以使模型在面對複雜的自然界影像時，能夠更靈活地進行調整和改進。