本研究提出了一种增强型自我监督学习方法，解决了对比学习中的假阳性匹配和重构学习中的上下文缺失问题。实验结果显示，该方法在土地覆盖分类和语义分割等任务上优于全监督学习和现有自我监督方法，展现出高泛化性和可迁移性。