Las evaluaciones actuales de la calidad del hábitat de InVEST dependen en gran medida del juicio experto subjetivo para la especificación de parámetros, lo que introduce una incertidumbre sustancial y limita su aplicabilidad regional. Para abordar esta brecha, desarrollamos un marco objetivo y estadísticamente riguroso para la derivación de parámetros mediante la integración del Análisis de Componentes Principales (PCA), el Modelado de Ecuaciones Estructurales (SEM) y el análisis espacial, respaldado por un mapeo de biotopos de alta resolución. La metodología se aplicó a Gochang-gun, Corea del Sur, donde se analizaron nueve factores de amenaza utilizando datos empíricos de 6633 puntos de muestreo. El PCA identificó agrupaciones de amenazas, el SEM cuantificó las relaciones hábitat-amenaza para la derivación de sensibilidad, y el análisis de variogramas determinó las distancias máximas de influencia, mientras que los mapas de biotopos a escala 1:5000 que incorporan 14 indicadores ecológicos reemplazaron las clasificaciones convencionales de uso del suelo. Estos parámetros derivados empíricamente se incorporaron directamente al modelo de Calidad del Hábitat de InVEST, reemplazando los valores predeterminados o basados en expertos. Como resultado, la implementación de InVEST HQ basada en biotopos logró un rendimiento excepcional (R2 = 0.892) con los cultivos emergiendo como el factor de amenaza dominante (sensibilidad = 1.000, peso = 34.1%). En comparación con el enfoque basado en el uso del suelo/cobertura del suelo (LULC) que utiliza una parametrización convencional, el modelo biotopo-PCA-SEM demostró una mayor precisión predictiva (AUC = 0.805 frente a 0.755), correlaciones más fuertes con indicadores de conservación independientes (correlación de áreas protegidas: 0.457 frente a 0.201) y gradientes ecológicos más claros a través de las zonas de la Reserva de la Biosfera de la UNESCO. Este marco elimina el sesgo subjetivo mientras mantiene la especificidad regional, estableciendo una base transferible para la planificación de conservación basada en evidencia. Al demostrar mejoras sustanciales sobre la parametrización convencional, el estudio destaca la inadecuación de los parámetros transferidos y proporciona un estándar objetivo para avanzar en las aplicaciones de InVEST en todo el mundo.