공간 예측 작업(Spatial prediction tasks)은 고품질의 라벨링된 정답(ground-truth) 관측 데이터의 부족으로 인해 제한되는 경우가 많습니다. 이러한 과제를 극복하기 위해 자기지도 사전 학습(self-supervised pre-training)이 가능한 해결책이 될 수 있으며, 위치 인코더(location encoders)의 경우 대조 학습(contrastive learning)이 주를 이룹니다. 이러한 접근 방식들은 대개 지리적 좌표를 단 하나의 추가적인 양상(modality)과 정렬합니다. 우리는 두 가지 멀티모달 대조 학습 아키텍처인 MELT(Multimodal Embedding via Location Tying)와 SALT(Sequential Alternating Location Training)를 제안합니다. 이 아키텍처들은 쌍이 맞지 않는(unpaired) 지리 공간 데이터를 활용함으로써, 이 프레임워크를 두 개의 양상 이상으로 확장합니다. 두 방법 모두 기술적으로 실행 가능하며, 4가지 다운스트림 작업(downstream tasks)에서 가장 강력한 2-양상 베이스라인인 SATCLIP의 성능과 일치합니다. 그러나 양상의 수를 늘린다고 해서 성능이 일관되게 향상되지는 않는데, 이는 선택된 위치 인코더(location encoder)가 주요 제한 사항임을 시사합니다. 즉, 대조 목적 함수(contrastive objective)는 양상의 다양성이나 사전 학습량에 관계없이 조기에 정점에 도달합니다. MELT는 SALT보다 더 안정적인 학습을 제공하며, 향후 확장을 위한 더 강력한 토대를 제시합니다.