El monitoreo y la preservación de hábitats naturales se han convertido en una actividad esencial en muchos países hoy en día. Como especie de árbol nativa en Corea, Paulownia coreana ha sido objeto de encuestas ecológicas nacionales de manera periódica y se identificó como un objetivo importante para la conservación, así como para el monitoreo y la gestión del hábitat. Este estudio explora modelos de idoneidad de hábitat (HSM) para Paulownia coreana en conjunto con datos de encuestas ecológicas nacionales y diversos factores ambientales. Junto con las variables ambientales, los datos de la encuesta ecológica nacional se procesaron a través de algoritmos de aprendizaje automático como Redes Neuronales Artificiales y Árbol de Decisión y Reglas, que se utilizaron para identificar el impacto de variables individuales y crear HSM para Paulownia coreana, respectivamente. A diferencia de otros estudios, que utilizaron datos de teledetección para crear HSM, este estudio empleó datos de encuestas in situ periódicas para una validez mejorada. Además, se tomaron en cuenta recursos ambientales localizados como la topografía, el suelo y la lluvia para proyectar la idoneidad del hábitat. Entre las variables ambientales utilizadas, el estudio identificó atributos críticos que afectan las condiciones del hábitat de Paulownia coreana. Por lo tanto, los métodos de modelado de idoneidad del hábitat empleados en este estudio podrían desempeñar un papel clave en la planificación, el monitoreo y la gestión de especies de plantas a niveles regionales y nacionales. Además, podría arrojar luz sobre los desafíos existentes y las necesidades de investigación futura.