本文探讨了多种基于遮蔽自编码器（MAE）的遥感图像自监督学习方法，如SatMAE、SS-MAE和Cross-Scale MAE，展示了它们在多光谱和高光谱数据分类中的优越性。研究表明，这些方法通过改进的预训练框架和多模态数据融合，显著提升了遥感图像的分类和重建性能。