Ziel des Forschungsvorhabens war die Entwicklung einer Methodik zur Identifizierung und Parametrisierung von Einzelbäumen entlang des Bundesfernstraßennetzes auf Basis frei verfügbarer Datengrundlagen sowie die Bereitstellung und technische Umsetzung der Prozesse in Form geeigneter Werkzeuge für das Geoinformationssystem Esri ArcGIS. Zur Erfüllung dieses Ziels wurde zunächst eine Literaturanalyse durchgeführt und darauf aufbauend die grundlegende Herangehensweise abgeleitet. Auf Basis der vom Land Nordrhein-Westfalen bereitgestellten hochauflösenden LiDAR-Daten wurde anschließend ein Kronenhöhenmodell abgeleitet und dieses zur Ermittlung der potenziellen Baumkandidaten genutzt. Weiterhin konnte auf Grundlage der digitalen 4-Kanal-Orthofotos der Normalized Difference Vegetation Index berechnet und eine Unterscheidung vegetationsloser sowie -bedeckter Flächen durchgeführt werden, um so die Anzahl von Fehlklassifikationen zu reduzieren. Zur Ermittlung einer geeigneten Methodik wurden verschiedene Modelle mit unterschiedlich aufbereiteten Ausgangsdaten berechnet, validiert und anschließend iterativ angepasst. Dabei konnte festgestellt werden, dass unter den vorherrschenden heterogenen Vegetationsbedingungen mit dem gewählten Ansatz kein allgemeingültiges Verfahren existiert, welches alle Rahmenbedingungen gleichermaßen abdeckt. Insgesamt besitzt die entwickelte Methodik bezüglich der Einzelbaumerkennung eine Wiedererkennungsrate von ca. 65 bis 75 % bei Laub- und ca. 60 bis 65 % bei Nadelhölzern. Da Strukturen, wie zum Beispiel dichte Nadelwälder, jedoch erheblich unterschätzt werden, wurde ein weiterer, für diesen Typ besser angepasster Ansatz ausgewählt und die Ergebnisse kombiniert. Nach Durchführung der Berechnungen erfolgten die Attributierung der Punkte hinsichtlich Lage, Höhe und Entfernung zum Straßenrand, die Ausweisung der für das Bundesfernstraßennetz relevanten Baumkandidaten sowie daran anknüpfend die Zuweisung der Summe aller potenziell gefährlichen Bäume an den jeweiligen Straßenabschnitten.