3개의 매개변수를 가지는 상대선호도함수(relative favorability function, RFF) 모델은 다양한 공간자료를 통합하여 미래 토지피복 변화를 추정할 수 있다. 본 연구는 이 매개변수들을 최적화하는 방안을 제시하고, 최적화가 토지피복 변화 예측성에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 연구 결과, 매개변수 최적화가 RFF 모델 수립 단계에서 충실도를 향상시킨다는 것을 확인하였다. 하지만 이 충실도가 모델의 예측성 향상과 직접적으로 연관되어 있지는 않았다. RFF 모델의 예측성은 매개변수 최적화 보다는 모델 학습 기간의 설계와 연관되어 있었다. 본 연구 결과는 매개변수 최적화가 RFF 모델의 예측 결과에 미치는 영향과 한계를 확인하였다는 점과 RFF 모델의 개선 방안을 도출하였다는 점에서 의의가 있다.
이 연구는 이 매개변수들을 최적화하는 방안을 제시하고, 최적화가 토지피복 변화 예측성에 미치는 영향에 관해 연구했다.