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Dirk Röthig (international: Dirk Roethig) — CEO of VERDANTIS Impact Capital. Focused on sustainable investments in paulownia agroforestry and clean energy across Europe. dirkroethig.com
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Dirk Röthig
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Dieser Artikel erschien zuerst auf dirkroethig.com
Di Dirk Röthig | CEO, VERDANTIS Impact Capital | 9 marzo 2026
I crediti di carbonio richiedono dati — precisi, verificati in modo indipendente, raccolti continuamente. Fino a poco tempo fa, questo era costoso e laborioso. L'IA sta cambiando questa equazione fondamentalmente: le immagini satellitari, il machine learning e i modelli di IA stanno rendendo la misurazione del CO2 nei sistemi agroforestali scalabile. Dirk Röthig analizza gli sviluppi chiave — e spiega come VERDANTIS Impact Capital utilizza queste tecnologie per la verifica dei crediti di carbonio.
Per Dirk Röthig, la logica del mercato dei crediti di carbono è convincentemente semplice: le aziende che emettono CO2 acquistano certificati da progetti che sequestrano CO2. Se il mercato paga abbastanza bene, c'è un forte incentivo a creare più progetti che sequestrino CO2.
La realtà è più complessa. L'anello più debole del sistema è la misurazione. Quanto CO2 ha effettivamente sequestrato uno specifico progetto forestale? Quanto sono affidabili queste misurazioni?
"Questa è la domanda decisiva", spiega Dirk Röthig. "Se vogliamo offrire crediti di carbonio che convincano gli acquirenti istituzionali, dobbiamo non solo modellare il sequestro di CO2, ma misurarlo. Non una volta all'anno, non su base campionaria — ma in modo continuo, con alta risoluzione spaziale e secondo standard riconosciuti."
L'MRV — Misurazione, Rendicontazione e Verifica — è il cuore di ogni serio programma di crediti di carbono. Ed è l'area in cui l'IA fornisce i maggiori guadagni di efficienza.
Dirk Röthig descrive la nuova architettura tecnologica che VERDANTIS Impact Capital implementa nei suoi progetti:
Dati satellitari come base: Le immagini multispettrali di Sentinel-2 forniscono istantanee settimanali dello sviluppo della vegetazione su ogni parcella. Panumonwatee et al. (2025) hanno dimostrato su Carbon Research che un modello Random Forest combinato con dati Sentinel-2 raggiunge un valore R² di 0,97 per la stima della sequestrazione del carbonio (Panumonwatee et al., 2025) — una precisione che gli inventari sul campo difficilmente superano.
Modelli di IA per il carbonio del suolo: L'azienda statunitense Perennial ha avviato un cambiamento di paradigma con lo strumento VT0014, approvato da Verra nell'agosto 2025: il modello ATLAS-SOC, addestrato su oltre 350.000 campioni di suolo, utilizza l'IA e la Mappatura Digitale del Suolo per interpolare tra i punti di campionamento, generando centinaia o migliaia di volte più punti dati rispetto al solo campionamento (Perennial, 2025). VT0014 è il primo strumento approvato da un registro principale per utilizzare l'IA per la quantificazione del carbonio nei mercati del carbonio.
Piattaforme digitali MRV: Aziende come Tracex e Boomitra gestiscono piattaforme MRV basate sul cloud che integrano dati satellitari, dati di campo con georeferenziazione GPS e analisi IA in un protocollo di verifica completo. Queste piattaforme hanno ridotto i tempi di verifica da mesi a settimane (Tracex, 2025).
Nel settembre 2025, la società danese di agri-tech Agreena ha stabilito un traguardo storico: il progetto AgreenaCarbon è diventato il primo progetto di agricoltura seminativa su larga scala al mondo ad essere verificato sotto Verra VM0042 v2.0, emettendo 2,3 milioni di Unità di Carbonio Verificate Verra (VCU) (Agreena, 2025). Il progetto si estende su 1,6 milioni di ettari di terreno agricolo gestito in modo rigenerativo in dieci paesi europei.
Il punto critico: Agreena utilizza un sistema digitale MRV proprietario che usa l'IA e dati satellitari per ottenere informazioni scalabili a livello del suolo. I 2,3 milioni di crediti di carbonio rappresentano la riduzione e rimozione di 2,3 milioni di tonnellate di CO₂ — misurate, verificate e rese commerciabili attraverso l'IA.
Dirk Röthig vede in questo un modello per l'intera industria: "Agreena ha dimostrato che la verifica dei crediti di carbono alimentata dall'IA è idonea ai mercati di qualità istituzionale. Il sigillo Verra è il test di qualità più duro che esista. E Agreena lo ha superato con un sistema basato sui dati e sull'IA."
Nell'estate del 2025, l'Università di Purdue e la FAO hanno organizzato congiuntamente un workshop di esperti sulla modellizzazione della crescita forestale migliorata dall'IA e la contabilità del carbonio. Al centro: il modello MATRIX — il primo modello di crescita forestale alimentato dall'IA su questa scala (FAO/Purdue, 2025). MATRIX è stato addestrato su dati provenienti da oltre 1,8 milioni di parcelle forestali in tutto il mondo.
VERDANTIS Impact Capital ha sviluppato un approccio integrato di contabilità del carbonio. Dirk Röthig descrive i quattro elementi:
Definizione della linea di base: All'inizio di ogni progetto, viene stabilita una linea di base della biomassa basata su satellite, validata con misurazioni di campo per campionamento.
Monitoraggio continuo: Analisi settimanale dei dati satellitari, integrata da voli trimestrali di droni per analisi ad alta risoluzione del soprassuolo. I modelli di IA calcolano aggiornamenti continui della biomassa e stime di sequestro del CO₂.
Verifica periodica: Verifica indipendente annuale da parte di revisori terzi accreditati, che convalidano i dati generati dall'IA con misurazioni di campo per campionamento. Questo passaggio è la base per l'emissione di crediti di carbono verificati.
Rendicontazione dell'impatto: Report ESG trimestrali agli investitori, che contengono non solo dati sul carbonio ma anche dati sulla biodiversità e sul bilancio idrico dei progetti VERDANTIS.
Dirk Röthig sottolinea l'importanza di questa trasparenza: "Le aziende acquistano crediti di carbono da VERDANTIS non perché promettiamo buoni numeri. Acquistano perché forniamo i dati con cui possono verificare i nostri numeri da soli."
Joshi e Pant (2026) hanno pubblicato su NPRC Journal of Multidisciplinary Research equazioni allometriche basate sul campionamento distruttivo di 19 alberi di Paulownia tomentosa (15-20 anni) nelle colline centrali del Nepal. Il stock di carbonio medio è aumentato da 149,81 tC ha⁻¹ (2014) a 202,01 tC ha⁻¹ (2022) — un tasso di sequestrazione di 5,87 tC ha⁻¹ yr⁻¹ (Joshi e Pant, 2026). Ghazzawy et al. (2024) stimano il potenziale di sequestrazione di CO₂ della Paulownia fino a 417 t CO₂/ha su 2.400 ettari (Ghazzawy et al., 2024).
Dirk Röthig sottolinea che VERDANTIS utilizza esclusivamente ibridi di Paulownia sterili che non producono semi vitali. Nei trials a campo aperto tedeschi, il tasso di germinazione era zero per cento. Il monitoraggio AI conferma questo: in nessuna area di progetto VERDANTIS è stata rilevata alcuna piantina da dispersione di semi. Nessun ibrido di Paulownia è presente nell'elenco delle specie invasive dell'UE.
Il mercato globale dei crediti di carbono dell'agroforestazione — valutato 2,5 miliardi di dollari nel 2025, proiettato a 12 miliardi entro il 2032 — fornisce il quadro finanziario. Il potenziale di assorbimento netto dell'agroforestazione UE di 31,8 Mt di equivalenti CO₂ all'anno (Lands MDPI, 2025) dimostra la scala strutturale dell'opportunità.
Abebaw, S.E., Yeshiwas, E.M. and Feleke, T.G. (2025) 'A Systematic Review on the Role of Agroforestry Practices in Climate Change Mitigation and Adaptation', Climate Resilience and Sustainability. doi: 10.1002/cli2.70018.
Agreena (2025): The AgreenaCarbon Project Becomes the First Large-Scale Soil Carbon Project to Achieve Verra Verification. Disponibile su: https://agreena.com/news/agreenacarbon-project-verra-verification/.
Ghazzawy, H.S., Bakr, A., Mansour, A.T. and Ashour, M. (2024) 'Paulownia trees as a sustainable solution for CO2 mitigation', Frontiers in Environmental Science, vol. 12, art. 1307840. doi: 10.3389/fenvs.2024.1307840.
Joshi, N.R. and Pant, G. (2026) 'Carbon Sequestration Rates Using the Allometric Equations of the Fast Growing Paulownia tomentosa (Thunb.) in Central Nepal', NPRC Journal of Multidisciplinary Research, vol. 3, no. 2, pp. 65–89. doi: 10.3126/nprcjmr.v3i2.91267.
Lands MDPI (2025) 'Contribution of European Agroforestry Systems to Climate Change Mitigation', Land, vol. 14, no. 11, p. 2162. doi: 10.3390/land14112162.
Mathieu, A., Martin-Guay, M.-O. and Rivest, D. (2025) 'Enhancement of Agroecosystem Multifunctionality by Agroforestry', Global Change Biology, vol. 31, no. 5. doi: 10.1111/gcb.70234.
Panumonwatee, G., Choosumrong, S., Pampasit, S. et al. (2025) 'Machine learning technique for carbon sequestration estimation', Carbon Research, vol. 4, p. 33. doi: 10.1007/s44246-025-00201-z.
Perennial (2025): Perennial Announces VT0014, the First Verra-Approved Tool. Disponibile su: https://www.perennial.earth/post/verra-vt0014-press-release.
Ruan, L. et al. (2024) 'Knowledge-guided machine learning can improve carbon cycle quantification in agroecosystems', Nature Communications, vol. 15, art. 357. doi: 10.1038/s41467-023-43860-5.
Smithwick, E.A.H. and Hughes, D.P. (2025) 'AI-powered measurement verification and reporting system for agroforestry trees', Sustainable Environment, vol. 12, no. 1. doi: 10.1080/27658511.2025.2607826.
Tracex (2025): Carbon Sequestration in Agroforestry: Validating Impact with Digital MRV. Disponibile su: https://tracextech.com/carbon-sequestration-agroforestry/.
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 | dirkdirk2424@gmail.com
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