La planificación del uso del suelo en paisajes ecológicamente sensibles requiere equilibrar la conservación de la biodiversidad, la provisión de servicios ecosistémicos, la producción agrícola, la expansión de asentamientos y la demanda de infraestructura dentro de un único sistema espacial. Este desafío es particularmente significativo en entornos mediterráneos, donde las transformaciones a largo plazo del suelo y las crecientes presiones de desarrollo intensifican los conflictos entre las prioridades de uso del suelo en competencia. En consecuencia, el presente estudio desarrolla un marco integrado de zonificación espacial y apoyo a la toma de decisiones para la provincia de Osmaniye, en el sur de Turquía. El marco integra evaluación multi-criterio difusa, aprendizaje automático basado en CatBoost, interpretabilidad basada en SHAP y optimización multi-objetivo NSGA-II. El flujo de trabajo siguió un proceso de decisión secuencial en el que primero se estableció una superficie de zonificación derivada de expertos a través de la evaluación difusa, reconstruida a partir de predictores espaciales continuos utilizando CatBoost, interpretada a través de SHAP y refinada a través de NSGA-II bajo restricciones espaciales explícitas. Al utilizar la superficie de zonificación derivada de expertos como objetivo de aprendizaje, la etapa de CatBoost tenía como objetivo evaluar la consistencia interna y la capacidad de aprendizaje espacial de la lógica de planificación dentro de un contexto de zonificación actual. Los resultados indicaron que el marco integrado distinguió prioridades de conservación, uso controlado y desarrollo, al tiempo que identificó los principales impulsores ambientales y antrópicos que dan forma a los resultados de zonificación específicos de clase. La estructura de zonificación final asignó el 37.9% del área de estudio a la conservación, el 43.6% al uso controlado y el 18.5% al desarrollo. El estudio muestra que al incluir una zona de transición con proporciones variables de conservación, uso controlado y desarrollo, se puede lograr una distribución más equilibrada entre los tres objetivos en comparación con una partición fija en estas tres zonas. Los hallazgos demuestran además que este enfoque es más efectivo que la zonificación actual, que no acomoda tales compensaciones.