Ziel der Arbeit ist die Methodenentwicklung zur Berechnung des Solarenergiepotenzials auf Dachflächen für sämtliche Gebäude eines großen Gebiets (Stadt, Landkreis) auf Grundlage von Laserscandaten. Die Methode zur Solarpotenzialberechnung wurde mit dem Hintergrund des notwendigen Handlungsbedarfs an Maßnahmen für den Klimaschutz entwickelt. Die Ausgabe des Solarpotenzials auf Dachflächen für alle Gebäude einer Verwaltungseinheit liefert flächendeckende und neutrale Informationen für den Bürger und die Verwaltung. Insbesondere die solare Nutzung auf den keiner Flächenkonkurrenz unterliegenden Dachflächen birgt enormes Potenzial und liefert einen wichtigen Beitrag zur Energiewende. Das Ergebnis dieser Arbeit präsentiert eine Methode, über die eine automatisierte Berechnung des Solarpotenzials auf Dachflächen auf Basis von Laserscandaten mit hoher Genauigkeitsausgabe für große Region realisierbar ist. Die Methode besteht aus sechs Prozessschritten. Es handelt sich um die Datenaufbereitung, die Selektion der homogenen Dachteilflächenbereiche, die Einstrahlungsanalyse, die Verschattungsableitung und die Berechnung des Solarpotenzials. Zudem wird eine Rohdatenkontrolle zur Qualitätsbewertung der Laserscandaten umgesetzt. Zentraler Verfahrensschritt ist die Ableitung der homogenen Dachteilflächen, die unter Berücksichtigung möglichst vieler auch kleiner Dachstrukturen gebildet werden. Das entwickelte Mehrfach-Thresholding Verfahren ermöglicht über die Auswertung der Dachneigung und Dachausrichtung die Separierung von planaren Dachteilflächen. Über den r.sun Algorithmus von GRASS GIS wird die Einstrahlungsanalyse umgesetzt, die den Sonnenstand über den Tag und das Jahr für den Betrachtungsort simuliert und die direkte, diffuse und Globalstrahlung auf die Dachfläche für unterschiedliche Zeitperioden ausgeben lässt. Die Jahressumme der Globalstrahlung wird für jede Dachteilfläche unter Ausschluss stark verschatteter Bereiche errechnet und dient als Grundlage für die Potenzialberechnung. Im Ergebnis enthält jedes Dachteilflächenpolygon Angaben zur geeigneten Modulfläche, zur Höhe der Globalstrahlung, zum potenziellen Stromertrag, zur potenziellen kW-Leistung und zur CO2-Einsparsumme. Datengrundlage sind Laserscandaten, die die Oberflächensituation mit sämtlichen Strukturen abbilden, sowie Gebäudeumringe aus den Liegenschaftsdaten zur Lokalisierung des Gebäudes beziehungsweise des Daches. Laserscandaten eignen sich, abhängig von der Qualität, sehr gut, um im Modell den Betrachtungs- und Einflussraum, der für die Ausgabe des Solarpotenzials auf Dachflächen wichtig ist, flächendeckend und realitätsnah abzubilden. Hier sind insbesondere das Dach insgesamt und die Dachstrukturen sowie die Vegetation, insbesondere Bäume und die Umgebungstopographie die wichtigen Elemente, die flächendeckend und in möglichst hoher Auflösung im Modell vorliegen und berücksichtigt werden sollen, da sie möglicherweise die ertragreiche und wirtschaftliche Nutzung einer Solaranalage verhindern. Über eine rasterbasierte Modellierung ermöglichen diese Daten die Berechnung der Standortparameter wie Dachneigung, Dachausrichtung, Verschattung, Einstrahlungsenergie und Dachflächengröße. An die Laserscandaten werden bestimmte qualitative Anforderungen gestellt, um eine Genauigkeit der Potenzialwerte zu garantieren. Das relativ junge Verfahren wurde in den vergangenen Jahren stark weiter entwickelt, die Lage- und Höhengenauigkeit und Punktdichte wurden deutlich erhöht. Zahlreiche Laserscandatensätze unterschiedlicher Qualität wurden ausgewertet. Die Arbeit beschreibt Mindestanforderungen an die Qualität der Daten, die für eine hohe Qualitätsausgabe des Solarpotenzials benötigt werden. Die Genauigkeit der Solarpotenzialergebnisse wurden über Gebäudepläne realer Objekte, Vor-Ort Messungen und Erträge von bestehenden PV-Anlagen evaluiert. Erzielbare Abweichungen von 2% in der Neigung und 1% in der Ausrichtung sind über die entwickelte Methode auf Grundlage von Laserscandaten mit ausreichender Qualität erreichbar. Größere Abweichungen mit 6% Prozent wurden bei der Dachflächengröße errechnet. Die Bewertung über Referenzanlagen und dessen spezifischem Stromertrag lieferte eine Abweichung von 1,2%. Die Evaluierungsergebnisse bestätigen den Methodenansatz und liefern gute Resultate in der Genauigkeit der Solarpotenzialwerte.