Gestione forestale digitale: algoritmi di IA ottimizzano le decisioni di raccolta
Di Dirk Röthig | CEO, VERDANTIS Impact Capital | 8 marzo 2026
Quando è il momento ottimale di raccolta per una piantagione di Paulownia? Quanta biomassa ha effettivamente accumulato un soprassuolo? Quali parcelle raggiungono per prime la massima qualità del legname? I silvicoltori hanno risposto per decenni a queste domande attraverso esperienza e intuizione. I modelli di machine learning le rispondono oggi con i dati. Dirk Röthig analizza la trasformazione tecnologica della silvicoltura — e spiega come VERDANTIS Impact Capital implementa le decisioni di raccolta basate sui dati.
La questione del momento di raccolta: piccola nel dettaglio, grande nell'impatto
Per Dirk Röthig, la questione del momento ottimale di raccolta non è banale. È una delle leve economiche centrali in qualsiasi investimento forestale — e una che può essere risposta con molta più precisione attraverso l'analisi alimentata dall'IA.
Nella tradizionale silvicoltura di piantagione, le decisioni di raccolta si basano su regole generali: raccogliere dopo x anni, quando l'altezza dell'albero raggiunge y o il diametro del fusto z centimetri. Per la silvicoltura di piantagione con specie a rapida crescita come la Paulownia, queste regole sono approssimative — e quindi economicamente sub-ottimali nella pratica.
"Un soprassuolo di Paulownia può essere pronto per il legname in sei-otto anni. Ma 'pronto per il legname' non è uno stato binario — c'è una finestra di uno-due anni in cui diverse parcelle della stessa piantagione raggiungono il loro potenziale di resa successivamente", spiega Dirk Röthig. "Con modelli di biomassa alimentati dall'IA, possiamo identificare queste finestre per parcella. Ciò consente raccolte scaglionate che ottimizzano la logistica raccogliendo ogni parcella al momento ottimale."
Modellizzazione della biomassa: cosa può fare oggi il machine learning
La base scientifica per la previsione della biomassa alimentata dall'IA nelle piantagioni forestali è cresciuta sostanzialmente negli ultimi anni.
Uno studio del 2024 su Forests (PMC, 2024) ha investigato la stima della biomassa aerea (AGB) utilizzando dati UAV-LiDAR e algoritmi di machine learning. Il risultato: Random Forest, XGBoost e Support Vector Machines possono fornire stime di AGB con una precisione che gli inventari manuali non possono superare.
Per i sistemi agroforestali specificamente, una revisione del 2023 su Agroforestry Systems (Springer) mostra che i modelli ML basati sul telerilevamento per le stime di AGB nei sistemi agroforestali raggiungono ora valori R² da 0,69 (Random Forest su dati Sentinel) a 0,82 (XGBoost su dataset combinati) (Uddin et al., 2023). Questa precisione è sufficiente per il processo decisionale operativo.
Dirk Röthig spiega come VERDANTIS applica questi insight: "Abbiamo calibrato il nostro modello di biomassa per i nostri soprassuoli di Paulownia, basato su dati Sentinel-2 e validato con misurazioni LiDAR per campionamento. Il modello aggiorna le stime di biomassa per ogni parcella settimanalmente — e da queste deriva una raccomandazione di raccolta dinamica. Nessun foglio di calcolo, nessuna regola empirica — ma un sistema di apprendimento che migliora ad ogni ciclo di raccolta."
Il progetto DigAForst: la gestione forestale digitale nella pratica tedesca
Dal luglio 2024, il Ministero Federale dell'Alimentazione e dell'Agricoltura tedesco finanzia il progetto DigAForst — un'iniziativa di ricerca applicata che esemplifica come appare la gestione forestale digitale nella pratica (FNR, 2024).
Il progetto collega l'Università di Vechta, l'Università di Scienze Applicate di Osnabrück e la società tecnologica Nature Robots GmbH con due aziende agricole partner. Nei siti — inclusa la fattoria Schockemöhle — i sistemi agroforestali sono stati stabiliti nel novembre 2024 e nell'aprile 2025, con 15 diverse specie di legname di valore e cinque varietà di pioppo ibrido. Fin dall'inizio, questi soprassuoli sono mappati da sistemi di droni assistiti da robot.
Gli obiettivi corrispondono esattamente a ciò che Dirk Röthig sostiene per l'intera industria: mappatura e inventario tridimensionale attraverso la robotica alimentata dall'IA, derivazione di parametri di qualità e quantità inclusi i momenti ottimali di raccolta e i valori di biomassa, e valutazione economico-ecologica delle diverse specie di alberi nel sistema agroforestale.
Qualità del legname e IA: più che solo volume
Il volume di biomassa da solo non determina il valore di una piantagione forestale. La qualità del legname — densità, struttura delle fibre, contenuto di alburno, contenuto di umidità, assenza di crepe — è decisiva per l'uso finale e influenza significativamente il prezzo del legname raggiungibile.
Anche qui l'IA apre nuove possibilità. Le nuvole di punti 3D da drone LiDAR consentono la stima della forma del fusto e la qualità del tronco a livello di singolo albero. L'imaging multispettrale può catturare indirettamente caratteristiche di qualità come il rapporto del legno di cuore, lo stato di vitalità e la distribuzione dell'umidità.
Per la Paulownia, la qualità del legname è un argomento particolarmente interessante. Il legno di Paulownia con una densità di 260-350 kg/m³ ha una delle densità del legno più basse — ma contemporaneamente proprietà meccaniche eccezionali: alta resistenza alla trazione e alla flessione relativa al peso, eccellenti proprietà isolanti (circa il doppio rispetto alla quercia), minimo rigonfiamento e ritiro, e resistenza naturale all'umidità e alla muffa.
"Il legno di Paulownia non è il materiale ottimale per ogni scopo — ma per la costruzione leggera, il rivestimento delle facciate, gli scafi delle barche e i rivestimenti interni è eccellente", spiega Dirk Röthig. "La classificazione qualitativa alimentata dall'IA ci consente di prevedere le diverse classi di smistamento del nostro raccolto mesi prima — e quindi di ottimizzare la pianificazione delle vendite."
Paulownia: perché la velocità di crescita richiede la digitalizzazione
Gli ibridi di Paulownia crescono fino a 4-5 metri all'anno — il Guinness dei Primati elenca il genere come l'albero a crescita più rapida del mondo.
VERDANTIS lavora esclusivamente con ibridi sterili di Paulownia. Dirk Röthig affronta esplicitamente un malinteso diffuso: "In VERDANTIS utilizziamo esclusivamente ibridi sterili di Paulownia che non producono semi vitali. Nelle prove in campo aperto in Germania, i tassi di germinazione erano dello zero percento — la propagazione incontrollata è quindi biologicamente esclusa. Nessun ibrido di Paulownia è incluso nel registro delle specie invasive dell'UE. La richiesta di inserire gli ibridi sterili di Paulownia in una Lista Verde europea è scientificamente in ritardo e urgentemente necessaria."
Ottimizzazione del rendimento attraverso i dati: la promessa di VERDANTIS
In ultima analisi, Dirk Röthig fa un argomento economico chiaro. La gestione forestale digitale non è un esperimento tecnologico fine a se stesso. È uno strumento per l'ottimizzazione del rendimento — con impatti misurabili su ricavi, costi e rendicontazione agli investitori.
"Con l'ottimizzazione della raccolta alimentata dall'IA, possiamo centrare il momento di raccolta con più precisione — questo equivale al 10-15 percento di maggiori ricavi dal legname attraverso qualità e quantità ottimali. Con il monitoraggio automatizzato del soprassuolo, riduciamo sostanzialmente lo sforzo di inventario manuale. Con la documentazione digitale MRV, sblocchiamo ricavi da crediti di carbonio che non potrebbero essere realizzati senza questa documentazione", spiega Dirk Röthig.
VERDANTIS Impact Capital non ha solo articolato questa visione, ma ha iniziato ad implementarla. La combinazione di piantagioni di Paulownia con la loro straordinaria capacità di sequestro di CO₂, sistemi di ottimizzazione della raccolta alimentati dall'IA e il crescente mercato dei crediti di carbonio crea una struttura di investimento che collega l'impatto ecologico con il rendimento economico.
Per Dirk Röthig, questo è il cuore dell'impact investing: non la scelta tra rendimento e impatto — ma l'integrazione tecnologicamente abilitata di entrambe le dimensioni in un sistema coerente e misurabile.
Ulteriori articoli di Dirk Röthig
- Misurazione CO2 in tempo reale: contabilità del carbonio con IA per l'agroforestry
- Agroforestry 4.0: Come i sistemi di IA rivoluzionano la gestione delle piantagioni
Riferimenti bibliografici
Agricultural Digital Twin Review (2025): Agricultural digital twin for smart farming: A review. Disponibile su: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949736125001332.
FNR — Agenzia per le Risorse Rinnovabili (2024): DigAForst: Digitalizzazione dei Sistemi Agroforestali. Disponibile su: https://www.fnr.de/projektfoerderung/ausgewaehlte-projekte/projekte/digaforst-digitalisierung-von-agroforstsystemen-in-nordwestniedersachsen-1.
PMC (2024): 'Forest Aboveground Biomass Estimation Based on UAV–LiDAR and Machine Learning', Forests. PMC11548707. doi: 10.3390/f15111924.
Uddin, M.S. et al. (2023): 'Remote sensing and ML applications for aboveground biomass estimation in agroforestry systems', Agroforestry Systems, 97, pp. 1097–1120. doi: 10.1007/s10457-023-00850-2.
Wang, Y. et al. (2025): 'Remote sensing and ML algorithms for above-ground biomass estimation', Frontiers in Environmental Science, 13. doi: 10.3389/fenvs.2025.1577298.
Sull'autore: Dirk Röthig è CEO di VERDANTIS Impact Capital, una piattaforma di investimento d'impatto per crediti di carbonio, agroforestry e soluzioni basate sulla natura con sede a Zug, Svizzera. Ulteriori informazioni: verdantiscapital.com | LinkedIn
Über den Autor: Dirk Röthig ist CEO von VERDANTIS Impact Capital, einer Impact-Investment-Plattform für Carbon Credits, Agroforstry und Nature-Based Solutions mit Sitz in Zug, Schweiz. Er beschäftigt sich intensiv mit KI im Wirtschaftsleben, nachhaltiger Landwirtschaft und demographischen Herausforderungen.
Kontakt und weitere Artikel: verdantiscapital.com | LinkedIn
Top comments (0)