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Als Reaktion auf die fortschreitende, anthropogen bedingte Veränderung und Zerstörung der Ökosysteme fand 1992 die Konferenz der Vereinten Nationen über Umwelt und Entwicklung in Rio de Janeiro statt. Die Konferenz markiert aus heutiger Sicht einen Startpunkt multilateraler Umweltschutzbemühungen, da offiziell formuliert wurde, dass die lokal auftretenden Umweltprobleme durch globale Veränderungen hervorgerufen werden und nur durch gemeinsame Bemühungen auf internationaler Ebene zu bewältigen sind. Ergebnis dieser Konferenz war die Verabschiedung verschiedener internationaler Abkommen zum Umweltschutz. Wälder spielen dabei in ihrer Funktion als Kohlenstoffspeicher und als terrestrischer Lebensraum mit der höchsten Artenvielfalt eine zentrale Rolle. Vor diesem Hintergrund stellen sich für die Waldinventur neue Aufgaben, sowohl bezüglich der zu erfassenden Zielgrößen als auch hinsichtlich der Rahmenbedingungen, da die erhobenen Informationen nicht mehr nur auf Betriebsebene für die Planung der Bewirtschaftung verwendet werden, sondern auch für die Erfüllung der internationalen Berichtspflichten. Als zentrale Größe des Waldmonitorings muss die Waldfläche gesehen werden, da sie die Grundlage für die meisten Berechnungen ist. Daneben wird die Waldfragmentierung, also die Form und räumliche Verteilung der Waldflächen, häufig als Indikator für die Biodiversität diskutiert. Die fernerkundliche Erfassung der Waldfläche und die Beschreibung der Waldfragmentierung mit Landschaftsstrukturmaßen (LSM) im Kontext der internationalen Umweltabkommen ist Gegenstand der vorliegenden Arbeit. Zielsetzung ist es, kritische methodische und technische Aspekte, welche die Schätzung der Waldfläche und die Berechnung der LSM beeinflussen, zu identifizieren und ihre Wirkungen zu analysieren. Anhand einer Literaturrecherche wurden zunächst vier kritische Faktoren identifiziert: i) die Walddefinition, ii) die Waldranddefinition, iii) der Beobachtungsmaßstab und iv) das Landschaftsmodell, welches für die Berechnung der LSM verwendet wird. Die Effekte und Wechselwirkungen zwischen den vier genannten Faktoren wurden im zweiten Teil der Arbeit auf Grundlage einer Simulationsstudie untersucht. Dafür wurden Kronenkarten und Geländemodelle auf Basis von Gauß'schen Zufallsfeldern in verschiedenen Auflösungstufen simuliert. Durch Variation der Mindestüberschirmung und der Größe der Referenzfläche, auf der die Überschirmung gemessen wird, konnten aus den Kronenkarten Waldkarten mit unterschiedlichen Wald- und Waldranddefinitionen erstellt werden. Zusätzlich wurde der Einfluss des Landschaftsmodells auf die Berechnung der LSM untersucht. Dies geschah mit Hilfe eines neuen Verfahrens, das die Berechnung der LSM im dreidimensionalen Raum ermöglicht. Die Ergebnisse der Simulation zeigen, dass alle vier Faktoren einen wesentlichen Einfluss auf die Waldflächenkarten haben können. Dabei ergeben sich besonders für die Kronenüberschirmung und die Referenzflächengröße spezifische Wechselwirkungen, die sich teilweise mit einem einfachen geometrischen Waldrandmodell theoretisch erklären lassen. So zeigt sich, dass besonders für Walddefinitionen mit einer Mindestüberschirmung, die stark von 50 % abweicht, die Referenzflächengröße einen erheblichen Einfluss auf die Waldfläche und Fragmentierung hat. Basierend auf den Ergebnissen der Simulationstudie wurde im 3. Teil der Arbeit ein Klassifikationschschema entwickelt, das es ermöglicht spezifische Kriterien einer Walddefinition in den Auswertungs- und Klassifikationsprozess von Fernerkundungsdaten zu integrieren, um standardisierte Waldkarten zu erstellen. Beispielhafte Grundlage war die Walddefinition der Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), die Wald als eine Landnutzungsform beschreibt. Im Gegensatz zu Landbedeckungsformen können Landnutzungsklassen nicht direkt in Fernerkundungsdaten beobachtet werden. Zur Erstellung einer Landnutzungskarte müssen daher neben den Landbedeckungsklassen weitere Kontextinformationen berücksichtigt werden. Dafür wurde in der vorliegenden Arbeit ein hierarchischer Klassifikationsschlüssel entwickelt, der ausgehend von einer Landbedeckungskarte, eine Landnutzungs- und eine Waldkarte generiert. Die benötigten Kontextinformationen werden dabei mit Hilfe von Entscheidungsbäumen, die auf eine fixe Referenzfläche angewendet werden, berücksichtigt. Dieses Verfahren ermöglicht es, Waldkarten zu erstellen, die einer bestimmten vorher festgelegten Walddefinition entsprechen. Insofern kann das Verfahren zur Standardisierung der Waldflächenerfassung beitragen. Darüber hinaus bietet es die Möglichkeit die Walddefinition durch Änderung der Kriterien oder der Schwellenwerte flexibel anzupassen, sodass es als wissenschaftliches Werkzeug zur Analyse des Effektes verschiedener Walddefinitionen verwendet werden kann. Im letzten Teil der Arbeit wurde eine Fallstudie durchgeführt, die untersucht inwieweit sich das entwickelte Verfahren operational für die Waldflächenerfassung einsetzen lässt. Da der Fokus der internationalen Umweltabkommen auf den tropischen Waldgebieten liegt, wurden für die Fallstudie zwei unterschiedliche tropische Waldlandschaften in Costa Rica ausgewählt. Zur Klassifikation der Landbedeckung kamen Satellitenbilder des RapidEye-Systems mit einer räumlichen Auflösung von 5 m zum Einsatz. Für die Klassifikation der Landbedeckung wurde zunächst eine Software entwickelt, welche atmosphärische und topographische Korrekturen, Bildverbesserung, nicht-parametrische Klassifikationsverfahren und den, im dritten Teil der Arbeit entwickelten hierarchischen Klassifikationsansatz für die Erstellung der Landnutzungskarten, implementiert. Die Ergebnisse der Fallstudie zeigen, dass das entwickelte Verfahren geeignet ist, Waldkarten für stark fragmentierte tropische Landschaften zu erstellen. Die Waldkarten entsprechen einer zuvor festgelegten Walddefinition (z. B. FAO), in der die einzelnen Kriterien (u. a. Mindestüberschirmung, Mindestgröße, vorherrschende Landnutzung) während der Klassifikation explizit geprüft werden. Die vorliegende Arbeit zeigt theoretisch, empirisch und auch in der praktischen Anwendung, dass eine Vielzahl von Faktoren die Erfassung der Waldfläche beeinflusst. Einer der wichtigsten Faktoren ist dabei die Walddefinition. Die übliche Praxis bei der fernerkundlichen Erstellung von Waldkarten, die Klasse "Wald" ohne expliziten Bezug auf geeignete Kriterien direkt auszuweisen, führt zu großen Unsicherheiten bei der Waldflächenschätzung und ist im Rahmen von international verbindlichen Abkommen kaum akzeptabel. Die Entscheidung welche Walddefinition verwendet werden soll, wird in politischen Verhandlungen bestimmt. Aufgabe der Waldinventur muss es dann sein, diese politischen Vorgaben umzusetzen. Die hier vorgestellten Methoden können insofern zur Standardisierung der fernerkundlichen Waldflächenerfassung beitragen, als das sie transparente Entscheidungsregeln implementieren und somit konsistente Waldkarten erzeugen. ; In reaction to the ongoing anthropogenetic changes of the earth' ecosystems the United Nations Conference on Environment and Development was hold in 1992 in Rio de Janeiro. This conference was an important starting point in environmental negotiations as it was recognized that locally observed problems are caused by global changes in the ecosystems and thus global actions are required. The conference resulted in the agreement on different international environmental conventions including the Convention on Biological Diversity (UN-CBD) and the Framework Convention on Climate Change (UN-FCCC) which in turn led to the Kyoto protocol. Forests play a significant role in both conventions either as being a carbon pool or as host to greater biodiversity. In this context forest monitoring faces new challenges regarding the target variables as well as the usage of the information which will no longer only be used for forest management decisions but also to fulfill international reporting obligations. The forest area and its fragmentation are the most fundamental variables of the required monitoring then. The topic of this work is the remote sensing based assessment of forest area and characterization of its fragmentation by means of landscape metrics in the context of international environmental conventions with the specific objective to identify and analyze critical methodological and technical aspects and their relevance for forest cover monitoring systems. Based on a literature review four critical factors were identified: i) forest definition, ii) forest edge definition, iii) scale of observation, and iv) the landscape model used to derive the landscape metrics. The effects and interactions of these factors were analyzed in the second part of the study using a spatial simulation based on artificial landscapes. Therefore tree crown maps and elevation models were simulated with different spatial resolutions using Gaussian random fields. By varying the minimum crown cover threshold and the reference area on which crown cover is determined, forest maps with different underling forest and forest edge definitions were generated. To analyze the effects of the landscape model on the calculation of landscape metrics a new approach which enables the calculation of landscape metrics in the three dimensional space was taken. The simulation results showed that all of the studied factors have an influence on the forest area estimates and the derived landscape metrics. Significant interactions between crown cover and the size of the reference area were found and could be explained partly by the analysis of a simple geometric forest edge model. A major finding of the simulation study is, that if the crown cover threshold is different from 0.5, significant effects are to be expected from the size of the reference area. Based on the findings from the simulation a classification framework was developed in the third part of the study which allows the integration of a specific forest and forest edge definition into the analysis of remote sensing data. The FAO forest definition is most widely used in the context of international environmental conventions and defines forest as a land use class. Land use can not be observed directly in remote sensing data without the integration of context information. Therefore a hierarchical classification key which allows the generation of land cover, land use and forest cover maps was developed. The required context information was collected by applying the concept of a fixed reference area. This approach allows the implementation of specific criteria of forest definitions and separates the process of image classification form the application of a forest definition. Thus forest definitions can easily be adopted to the user requirements and forest maps with different forest definition can be generated, which makes the framework an interesting research tool. In the last part of the work the operational practicability of the developed approach was tested in a case study. Therefore two tropical highly fragmented forest landscapes in Costa Rica were selected. For both study sites land cover maps were generated from RapidEye satellite images. Therefore a software was programmed which implements the 6-S atmospheric correction, topographic correction, image enhancement and the Random Forests classifier. The results of the case study demonstrated that the developed approach is capable of producing forest cover maps for highly fragmented tropical landscapes. The forest maps are in line with the current forest definitions (e.g. FAO) as the criteria (e.g. crown cover, minimum area, predominantly land use) are evaluated individually during the classification. The study at hand shows theoretically, empirically and also practically that a number of factors influence the assessment of forest cover and fragmentation. The most important factor is the forest definition. The widespread practice to generate forest maps without the implication of specific forest definitions leads to large uncertainties of the forest area estimates which are hardly acceptable in the context of international conventions. The decision on criteria and thresholds of forest definitions are negotiated in a political debate. The forest inventory will be responsible to transcript the political guidelines into an operational monitoring system. The proposed approaches can contribute to the standardization of forest cover monitoring as they implement transparent definitions to generate consistent forest cover maps.