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The study presented in this paper takes part of a research project (LANBIOEVA: Landscape Biogeographic Evaluation) carried out for the past 25 years and it is, for now, its last stage. It’s a global landscape valuation method focused on vegetation as a main element of different units that can be evaluated. So far, the use of this method has resulted in numerous works: books, articles, book chapters, communications and presentations, and it has been applied in the study of different temperate and boreal regions of Europe and America. The method has been applied in the study and assessment of diverse vegetation landscapes of the Collsacabra shire (Girona). The objective is to verify its effectiveness and viability in other areas to the previously outlined. Amongst all studied formations, the highest values have been obtained for beech forest with common box, mesophilic meadows and pastures, and evergreen oak – pubescent oak forests. Forest landscapes values exceed those of scrub landscapes, while meadows and pastures yield high values due to a high threat factor. El presente trabajo se enmarca en una labor de investigación metodológica denominada LANBIOEVA (Landscape Biogeographic Evaluation) con una trayectoria de más de 25 años y del que, de momento, es su último eslabón. Se trata de un método global de valoración paisajística centrado en la vegetación como elemento principal de las distintas unidades evaluadas. Hasta la fecha, dicho método se ha plasmado en numerosos trabajos: libros, artículos, capítulos de libro, comunicaciones y ponencias, conferencias etc, referentes a diferentes territorios templados y boreales de Europa y América. Se aplica ahora a la comarca de Collsacabra (Girona) con el objetivo de constatar su eficacia y viabilidad en otros ámbitos a los anteriormente reseñados. De las diferentes formaciones estudiadas las que mejores valoraciones globales obtienen son el hayedo con boj, los pastos mesófilos y el bosque mixto robledal-encinar. Los paisajes de bosque se imponen a los de matorral mientras que los pastos, debido a los altos valores del factor de amenaza también hacen que éstos registren puntuaciones elevadas.