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Green areas play an important role within urban agglomerations due to their impact on local climate and their recreation function. For detailed monitoring, frameworks like the flora fauna habitat (FFH) classification scheme of the European Union's Habitat Directive are broadly used. By date, FFH classifications are mostly expert-based. Within this study, a data-driven approach for FFH classification is tested. For two test areas in the municipality of Vienna, ALS point cloud data are used to derive predictor variables like terrain features, vegetation structure and potential insulation as well as reflection properties from full waveform analysis on a 1m grid. In addition, Sentinel-1 C-Band time series data are used to increase the temporal resolution of the predicting features and to add phenological characteristics. For two 1.3×1.3km test tiles, random forest classifiers are trained using different combinations (ALS, SAR, ALS+SAR) of input features. For all model test runs, the combination of ALS and SAR input features lead to best prediction accuracies when applied on test data. ; ISSN:1682-1750 ; ISSN:2194-9034 ; ISSN:1682-1777

ZusammenfassungDer vorliegende Beitrag beschreibt die Konzeption und die methodischen Schritte des Projekts HORA 3.0, in dem Hochwasserrisikoflächen für ganz Österreich berechnet wurden. Die Analyseschritte umfassen: Qualitätskontrolle und Korrektur des Gewässernetzes und der Einzugsgebietsgrenzen; Berechnung der Abflussscheitel und Frachten gegebener Jährlichkeit; Erstellung eines digitalen Höhenmodells, das mit allen relevanten Hochwasserinformationen, einschließlich der Flussbettgeometrie, übereinstimmt; instationäre, zweidimensionale Simulation der Überflutungsflächen mit konsistenter Jährlichkeit. In jedem Schritt werden automatische und manuelle Verfahren kombiniert, um die lokalen hydrologischen und hydraulischen Bedingungen in einem bundesweiten Projekt möglichst zutreffend abzubilden. Die Hochwasserrisikoflächen mit einer Auflösung von 2 m für eine Gesamtflusslänge von 32.000 km sind bereits auf der HORA-Plattform (www.hora.gv.at) veröffentlicht. Das entwickelte Instrumentarium kann für weiterführende Projekte verwendet werden, wie z. B. für Visualisierungen, Schadensauswertungen und in Zukunft für die Berechnung pluvialer Hochwassergefahren.