El rápido crecimiento del turismo de senderismo presenta un desafío crítico para equilibrar la seguridad de los visitantes con la gestión sostenible de entornos montañosos ecológicamente frágiles. Los modelos tradicionales desarrollados en entornos urbanos luchan por capturar las características altamente no lineales, heterogéneas y con inflación cero del comportamiento de trekking en la naturaleza. Con el fin de cuantificar los efectos no lineales y basados en umbrales de las variables ambientales en las decisiones espaciales de los excursionistas en la naturaleza no estructurada e identificar regímenes de comportamiento distintos para una gestión segmentada, este estudio introduce un marco de aprendizaje automático explicable para reconstruir la toma de decisiones espaciales de los excursionistas en un complejo sistema montañoso en Mongolia Interior, China. Se compararon Random Forest (RF), XGBoost y LightGBM en la predicción de la densidad de senderos y la distancia euclidiana al sendero más cercano. Los resultados muestran que transformar las huellas de comportamiento en superficies de proximidad continuas mejora drásticamente el rendimiento del modelo, siendo XGBoost el que logra la mayor precisión predictiva para Trail_Dist. Al integrar el marco de SHapley Additive exPlanations, este estudio va más allá de la predicción de caja negra para revelar los mecanismos no lineales que impulsan el comportamiento de los excursionistas. Los hallazgos clave incluyen: (1) El rango de luz nocturna exhibe un efecto umbral en forma de U como el principal atractivo antropogénico. (2) La elevación muestra una tendencia inhibidora exponencial por encima de 1238 m. (3) Existe un fuerte acoplamiento espacial entre la elevación y la pendiente, junto con un efecto de compensación del paisaje donde las áreas de alto Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) atraen movimientos fuera de sendero. Esta investigación proporciona un sólido camino metodológico para predecir el comportamiento en entornos exteriores no estructurados. Ofrece una base científica para la gestión inteligente de áreas escénicas, incluyendo la planificación de rutas optimizadas, la zonificación precisa de protección ecológica y la preparación para rescates de emergencia dirigidos.