Congressi Nazionali SISEF

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Presentazione orale

Cinnirella S

Nuove metodologie di classificazione degli ecosistemi forestali: un caso applicativo

Riassunto: I sistemi di classificazione delle foreste hanno sempre suscitato l’interesse degli studiosi poiché attraverso essi che si è potuto conoscere meglio la distribuzione degli ecosistemi, incrementare la conoscenza dei rapporti tra vegetazione e clima ed aiutare gli amministratori nella gestione dei boschi. Inoltre, più di recente, la ricerca di risposte circa il ruolo delle foreste nella partecipazione al bilancio del ciclo del carbonio necessita di un frequente e puntuale monitoraggio della distribuzione e della tipologia degli ecositemi. Dopo una breve disamina dei principali sistemi di classificazione delle foreste, che vanno dai quelli basati sulla fisionomia a quelli definiti dai rilievi vegetazionali passando per i più recenti caratterizzati da un approccio olistico, il lavoro punta l’attenzione sull’uso delle nuove tecnologie basate sul remote sensing ed usate per classificare le foreste. In particolare l’applicazione della metodologia ad un caso di studio evidenzia che tale tipo di approccio apporta benefici sia di tipo economico che tecnico i quali diventano particolarmente rilevanti con l’avvento di nuovi e più precisi sensori di rilevamento.

Citazione: Cinnirella S (2001). Nuove metodologie di classificazione degli ecosistemi forestali: un caso applicativo. In: III Congresso Nazionale SISEF “Alberi e foreste per il nuovo millennio“ (Università degli Studi della Tuscia, Viterbo 15-18 Ottobre 2001), Abstract-book, Contributo #c03.2.15. - [online] URL: https://congressi.sisef.org/?action=paper&id=2109


Dettagli

Congresso III Congresso Nazionale SISEF
“Alberi e foreste per il nuovo millennio”
Università degli Studi della Tuscia, Viterbo 15-18 Ottobre 2001
Collocazione c03.2.15 (#)
Sessione Sessione 2
Moderatore/i Pietro Piussi
Data Oct 15, 2001
Ora 15:00-19:00
Luogo -
Info Autori
(*): speaker

S Cinnirella
Istituto di Ecologia e Idrologia Forestale, CNR - Rende CS
Italy