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The cerambycid beetle Rosalia alpinais associated with temperate, broadleaved (mainly beech) forests containing dead or decaying wood. This species is protected under the Habitats Directive of the European Union. Given its narrow ecological niche and limited dispersal abilities, habitat fragmentation is a conservation concern for populations of R. alpina. In order to maximise the effectiveness of habitat restoration, a scientifically sound procedure for patch selection is needed. In Gipuzkoa (N Spain), we used Light Detection and Ranging (LiDAR) images to search for 20x20-m cells matching the parameterisation of a predictive and local habitat model for R. alpinaat the tree level. The cells selected under quantitative criteria were clustered to identify potential habitat patches. Conefor Sensinode software was used to estimate the importance of each of those patches in terms of the connectivity of the population, based on dispersal distances of R. alpinaand the probabilities of dispersing events among patches. We identified 380 potential habitat patches, mostly in the south-eastern sector of the study area, which were classified into “core areas” and “connecting areas”. The performance of the model was tested in the field (61% of correct assignations), although the actual occurrence of R. alpinawithin the habitat patches should be assessed in the future. This model represents a step forward in guiding the cost-effective implementation of conservation activities, through a strict preservation of the current core habitat patches and an increase in the size of connecting patches.Therefore, we show that connectivity models combining remote sensing data and local habitat selection can be an aid in conservation planning and restoration actions, probably outperforming less efficient strategies, such as random or expert selection. RESUMEN: El escarabajo cerambícido Rosalia alpinaestá asociado a los bosques templados de frondosas (principalmente hayas) que albergan madera muerta o en descomposición. La especie está protegida bajo la Directiva de Hábitats de la Unión Europea. Dado su estrecho nicho ecológico y su limitada capacidad de dispersión, la fragmentación de su hábitat es un problema de conservación para las poblaciones de R. alpina. Para maximizar la efectividad de la restauración del hábitat, se necesita un procedimiento científicamente sólido para la selección de parches forestales sobre los que intervenir. En Gipuzkoa (norte de España) utilizamos imágenes LiDAR para buscar celdas de 20x20 m que se ajustaran a la parametrización de un modelo predictivo local de hábitat para R. alpinaa nivel de árbol. Las celdas seleccionadas bajo criterios cuantitativos fueron agrupadas para identificar parches de hábitat potencial. Se utilizó el software Conefor Sensinode para estimar la importancia de cada uno de estos parches en términos de conectividad para la población, con base en las distancias de dispersión de R. alpinay la probabilidad de eventos de dispersión entre parches. Se identificaron 380 parches de hábitat potencial, mayoritariamente en el sector sureste del área de estudio, que fueron clasificados como “áreas centrales” o “áreas de conexión”. La ejecutoria del modelo fue testada en campo (61 % de asignaciones correctas), si bien la presencia real de R. alpinaen los parches de hábitat debería ser confirmada en el futuro. Este modelo constituye un avance para guiar la implementación de actividades de conservación de manera eficiente, mediante la protección estricta de “áreas centrales” y el incremento del tamaño de las “áreas de conexión”. Por lo tanto, mostramos que los modelos de conectividad que combinan datos de detección remota y selección local del hábitat pueden asistir en la planificación de la conservación y en las acciones de restauración específicas, seguramente mejorando los resultados de estrategias menos eficientes, como la selección al azar o basada en criterio experto.