在未來的研究中，將遮蔽自編碼（Masked Autoencoding）方法擴展到時間維度是非常有潛力的。SAR數據的時間序列特性使得這種擴展具有可行性，因為SAR影像可以在不同時間點捕捉到地表變化的動態信息。透過對時間序列數據進行自監督學習，模型可以學習到時間上的特徵和模式，進而提高對於時間泛化的性能。這樣的做法不僅能夠增強模型對於時間變化的敏感度，還能提升在災害監測和生態變化檢測等應用中的準確性。因此，未來的研究應該考慮如何有效地整合時間維度的數據，以進一步提升SAR數據的應用效果。