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Mit der Verabschiedung der Flora-Fauna-Habitat-Richtlinie (FFH-RL) im Jahr 1992 wurde ein Meilenstein für den Naturschutz auf europäischer Ebene gesetzt. Alle EU-Mitgliedsstaaten sind demnach verpflichtet, ein europaweit zusammenhängendes Netz von Schutzgebieten (nach FFH-RL und nach Vogelschutz-Richtlinie) unter dem Namen Natura 2000 zu schaffen. In der FFH-RL wird ausdrücklich die Überwachung von Lebensraumtypen und Arten gefordert. Es sind umfassende Daten zu ihrem Vorkommen, zur Verbreitung und zu ihrem Erhaltungszustand zu sammeln. Alle sechs Jahre ist ein ausführlicher Bericht darüber abzulegen, so dass mit der FFH-Richtlinie die erste gesetzlich verankerte Pflicht zum flächenhaften Monitoring in der EU eingeführt wurde. Die Erfassung von aktuellen Daten zur Erfüllung dieser Monitoringaufgaben ist mit einem beträchtlichen Zeit- und Kostenaufwand verbunden. Es besteht die Notwendigkeit, geeignete Konzepte und Methoden für die Datenerhebung zu entwickeln. Im Hinblick auf den hohen und wiederkehrenden Informationsbedarf für die Erfüllung der FFH-Berichtspflichten ist der Einsatz der Fernerkundung unbedingt notwendig. Die traditionell verwendeten analogen Luftbilder sind in ihrer Herstellung und Auswertung für die finanziell schlecht ausgestatteten Verwaltungen nicht mehr zu bezahlen. Die neue Generation höchstauflösender Satelliten (v.a. Quickbird) bietet die Möglichkeit, kleine und weit verstreute Gebiete kostengünstig zu überwachen. Es fehlen jedoch geeignete automatisierte Methoden für die Auswertung der Satellitenbilder, die im Sinne der FFH-Richtlinie einsetzbare Ergebnisse liefern könnten. Die wiederholte Bewertung des Erhaltungszustandes von Lebensraumtypen kann nur auf der Grundlage von Indikatoren objektiv und übertragbar erfolgen. Biotopelemente (z.B. der Gehölzanteil) sind sehr wichtige Indikatoren für die Bewertung der Habitatstruktur und von eventuell vorhandenen Beeinträchtigungen. Vor diesem Hintergrund war das Ziel dieser Arbeit, ein Verfahren zu entwickeln, das höchstauflösende Satellitendaten für die Erfassung von Indikatoren für das Monitoring ausgewählter FFH-Lebensraumtypen der Offenbereiche einsetzt und das dabei eine möglichst weitgehende Automatisierung erreicht. Es wurde ein wissensbasierter Ansatz gewählt, der mit Hilfe allgemeingültiger Regeln und unter Einbeziehung von a-priori Information (z.B. Biotoptypen- und Landnutzungskartierung) eine vollautomatische Klassifikation von Biotopelementen ermöglicht. Das Verfahren arbeitet auf Pixelbasis und stellt eine hybrides hierarchisches Klassifikationssystem dar. Die Flächengrenzen der Lebensraumtypen und die Genauigkeit der Klassifikation müssen im Anschluss visuell überprüft werden, so dass es sich insgesamt um eine semi-automatische Vorgehensweise handelt. Das Verfahren wurde anhand vier ausgewählter Untersuchungsgebiete in Brandenburg für zwölf unterschiedliche Lebensraumtypen der Offenbereiche entwickelt und validiert. Die Übertragbarkeit auf andere Gebiete, andere Grundlagendaten und andere Auflösungsstufen wurde ausführlich in vier weiteren Untersuchungsgebieten (in Brandenburg, Thüringen und Schleswig-Holstein) getestet. Für die untersuchten Lebensraumtypen der Halbtrockenrasen und Moore gab es aufgrund der Ausstattung der Testgebiete nur sehr wenig Vorkommen und terrestrisch verifizierte Grundlagendaten, diese sollten weiter untersucht werden. Für die Ermittlung der Indikatoren für Heidehabitate, für Dünen mit offenen Sandtrockenrasen und für Süßwasserlebensräume ist das Verfahren an sehr vielen Flächen erfolgreich getestet worden und kann operationell eingesetzt werden. Der Einsatz der höchstauflösenden Satellitenbilder und des Klassifikationsverfahrens kann das Monitoring von FFH-Lebensraumtypen insgesamt erheblich erleichtern. Es ist möglich, für die untersuchten Lebensraumtypen Strukturindikatoren und Beeinträchtigungen abzuleiten sowie die Flächengrenzen zu überprüfen. Dazu kommt die Erstellung aktueller Biotoptypen- und Landnutzungsdaten und die Verfügbarkeit aktueller digitaler Orthofotos für die terrestrische Kartierung. Große Flächen können schnell bearbeitet werden und die Trefferquote und Konstanz der visuellen Interpretation kann mit der automatischen Klassifikation wesentlich erhöht werden. Die Flächenanteile wichtiger Indikatoren sind sehr genau berechenbar und eine gute Grundlage nicht nur für das Monitoring, sondern auch für die detaillierte Maßnahmenplanung. ; The adoption of the EC Habitats Directive (FFH-RL) in 1992 was an important milestone for nature conservation on the European level. The provisions of the Directive require every Member State to establish a coherent net of Special Areas of Conservation (SAC) embraced with the Special Areas of Protection (SPA) from the EC Birds Directive under the name Natura 2000. Furthermore the EC Habitats Directive claims the introduction of a range of different measures like the surveillance of habitats and species, a report on species conservation and a report on the implementation of the Directive. An extensive amount of data on occurrence, geographical range, representativity and conservation status of habitats and species is required. Every six years a report on the implementation of the Directive is due, which incorporates the first statutory obligation on area-wide surveillance within the European Union. The collection of actual information with regard to these obligations is associated with considerable amounts of time and expenses. Thus applicable concepts and methods for data acquisition have to be developed. Facing the high and repeated information demand the employment of remote sensing is necessary. Traditionally analogue air photos were used for vegetation monitoring, but their acquisition and interpretation are no longer affordable for the Nature Conservation Administration in Germany. The new generation of digital very high resolution satellites (particularly Quickbird) offers the opportunity for a cost-efficient survey of small and widespread areas. But suitable automated methods for the analysis of those satellite data in terms of the EC Habitats Directive are missing. The repeated and impartial assessment of the conservation status of habitat types can only be based on indicators. Elements of biotopes (e.g. percentage of shrubs) are very useful indicators for the assessment of habitat structure and impairments. The aim of this study was to develop a method for the analysis of very high resolution satellite data, that can be used for the acquisition of indicators to support the monitoring of a selected subset of non-forested habitats and that operates to a large extent in an automated mode. With a knowledge-based procedure, implementing universal rules and integrating a-priori information (e.g. biotope type and land use maps), a fully-automated way was found to classify biotope elements. The procedure is pixelbased and works with a hybrid and hierarchical classification scheme. Subsequent to the classification the habitat borders and the classification accuracy have to be evaluated visually. The method was developed and validated for 12 different non-forested habitat types on the basis of four test sites in Brandenburg. The transferability on other sites, other a-priori information and different geometric resolutions was tested in detail with the help of four additional test sites (in Brandenburg, Thuringia and Schleswig-Holstein). For the investigated habitat types that represent bogs and dry grasslands only few habitat areas were available due to the character of the test sites, they should be examined further. For the investigated habitat types that represent dry heaths and inland dunes and for freshwater habitat types the procedure has been successfully validated on the basis of many areas and can be used operationally. The use of very high resolution satellite data and the developed classification procedure can substantially support the monitoring of habitat types. It was possible to automatically derive indicators assessing the structure and existing impairments of the investigated habitat types. The habitat borders have to be verified visually. Additional results of the procedure are actual biotope type and land use maps and digital ortho photos as an important support for the terrestrial mapping. Large areas can be processed in short time and also the accuracy and stability of the visual interpretation increase with help of the automated classification. Percentages of important indicators can be calculated on a high level of detail. They represent a very good basis not only for the monitoring but also for the explicit planning of conservation measures.