Data di Pubblicazione:
2005
Citazione:
Site quality evaluation by classification tree: an application to cork quality in Sardinia / Corona, Piermaria; Dettori, Sandro; Filigheddu, Maria Rosaria; Maetzke, Federico; Scotti, Roberto. - In: EUROPEAN JOURNAL OF FOREST RESEARCH. - ISSN 1612-4669. - 124:1(2005), pp. 37-46. [10.1007/s10342-004-0047-1]
Abstract:
Stima della qualità del sito mediante Classification Tree: un’applicazione alla qualità del
sughero in Sardegna
La raccolta del sughero e la produzione di tappi rappresentano la principale industria forestale della
Sardegna (Italia). Obiettivo di questa indagine è valutare il metodo Classification Tree come
strumento per trovare possibili relazioni tra caratteristiche del micro-sito e qualità del sughero. Sono
state individuate le sette principali aree sughericole della Sardegna, per una superficie totale di oltre
122.000 ettari. In queste sono state selezionate 63 piante distribuite in località geografiche
caratterizzate da differenti condizioni micro-ambientali. Per ogni pianta si è descritto il profilo del
suolo, che è stato campionato e analizzato. Alla decortica un panel indipendente di esperti ha
provveduto a classificare il sughero estratto da ciascuna pianta campione. I micro-siti nei quali più
del 50% delle piante avevano sughero attribuito alla miglior classe qualitativa degli standard
ufficiali italiani, sono stati classificati come micro-siti prime, gli altri come nonprime. Sono dunque
state esaminate le relazioni tra la variabile di comodo binaria (dummy) così ricavata (0 per i micrositi
nonprime, 1 per i micro-siti prime) e alcuni fattori ambientali, utilizzando l’analisi
Classification Tree per selezionare le variabili più pertinenti e definire lo schema di classificazione.
È risultato che i micro-siti prime per la produzione di sughero sono caratterizzati per quota,
contenuto di fosforo nel suolo e “sabbiosità” [(sabbia – argilla)/ sabbia]. I risultati sono stati
confrontati con quelli ottenuti tramite l’approccio più convenzionale della regressione logistica. La
ricerca dimostra i vantaggi del metodo Classification Tree: il modello può essere adatto per
classificazioni a scala territoriale e di popolamento, dove è possibile campionare un numero di
micro-siti utile per stimare le caratteristiche di distribuzione dei risultati del modello, mentre la sua
precisione è soltanto indicativa nella stima della qualità dei singoli micro-siti.
Quercus suber - Cork quality - Site classification and evaluation -
sughero in Sardegna
La raccolta del sughero e la produzione di tappi rappresentano la principale industria forestale della
Sardegna (Italia). Obiettivo di questa indagine è valutare il metodo Classification Tree come
strumento per trovare possibili relazioni tra caratteristiche del micro-sito e qualità del sughero. Sono
state individuate le sette principali aree sughericole della Sardegna, per una superficie totale di oltre
122.000 ettari. In queste sono state selezionate 63 piante distribuite in località geografiche
caratterizzate da differenti condizioni micro-ambientali. Per ogni pianta si è descritto il profilo del
suolo, che è stato campionato e analizzato. Alla decortica un panel indipendente di esperti ha
provveduto a classificare il sughero estratto da ciascuna pianta campione. I micro-siti nei quali più
del 50% delle piante avevano sughero attribuito alla miglior classe qualitativa degli standard
ufficiali italiani, sono stati classificati come micro-siti prime, gli altri come nonprime. Sono dunque
state esaminate le relazioni tra la variabile di comodo binaria (dummy) così ricavata (0 per i micrositi
nonprime, 1 per i micro-siti prime) e alcuni fattori ambientali, utilizzando l’analisi
Classification Tree per selezionare le variabili più pertinenti e definire lo schema di classificazione.
È risultato che i micro-siti prime per la produzione di sughero sono caratterizzati per quota,
contenuto di fosforo nel suolo e “sabbiosità” [(sabbia – argilla)/ sabbia]. I risultati sono stati
confrontati con quelli ottenuti tramite l’approccio più convenzionale della regressione logistica. La
ricerca dimostra i vantaggi del metodo Classification Tree: il modello può essere adatto per
classificazioni a scala territoriale e di popolamento, dove è possibile campionare un numero di
micro-siti utile per stimare le caratteristiche di distribuzione dei risultati del modello, mentre la sua
precisione è soltanto indicativa nella stima della qualità dei singoli micro-siti.
Quercus suber - Cork quality - Site classification and evaluation -
Tipologia CRIS:
1.1 Articolo in rivista
Keywords:
Quercus suber, Cork quality, Site classification and evaluation, Classification tree, Logistic regression
Elenco autori:
Corona, Piermaria; Dettori, Sandro; Filigheddu, Maria Rosaria; Maetzke, Federico; Scotti, Roberto
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