Die zunehmende Verfügbarkeit von Satellitenfernerkundungs- und Wildtier-Telemetriedaten eröffnet neue Möglichkeiten für eine verbesserte Überwachung von Wildtierhabitaten durch Habitatmodelle, doch fehlt es häufig an geeigneten Ansätzen, um dieses Potenzial voll auszuschöpfen. Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit bestand in der Konzipierung und Weiterentwicklung von Ansätzen zur Nutzung des Potenzials großer Satellitenbild- und Telemetriedatensätze in Habitatmodellen. Am Beispiel von drei großen Säugetierarten in Europa (Eurasischer Luchs, Rothirsch und Reh) wurden Ansätze entwickelt, um (1) Habitatmodelle mit dem umfangreichsten global und frei verfügbaren Satellitenbildarchiv der Landsat-Satelliten zu verknüpfen und (2) Wildtier-Telemetriedaten über Wildtierpopulationen hinweg in großflächigen Analysen der Habitateignung und -nutzung zu integrieren. Die Ergebnisse dieser Arbeit belegen das enorme Potenzial von Landsat-basierten Variablen als Prädiktoren in Habitatmodellen, die es ermöglichen von statischen Habitatbeschreibungen zu einem kontinuierlichen Monitoring von Habitatdynamiken über Raum und Zeit überzugehen. Die Ergebnisse meiner Forschung zeigen darüber hinaus, wie wichtig es ist, die Kontextabhängigkeit der Lebensraumnutzung von Wildtieren in Habitatmodellen zu berücksichtigen, insbesondere auch bei der Integration von Telemetriedatensätzen über Wildtierpopulationen hinweg. Die Ergebnisse dieser Dissertation liefern neue ökologische Erkenntnisse, welche zum Management und Schutz großer Säugetiere beitragen können. Darüber hinaus zeigt meine Forschung, dass eine bessere Integration von Satellitenbild- und Telemetriedaten eine neue Generation von Habitatmodellen möglich macht, welche genauere Analysen und ein besseres Verständnis von Lebensraumdynamiken erlaubt und so Bemühungen zum Schutz von Wildtieren unterstützen kann. / The growing availability of satellite remote sensing and animal tracking data opens new opportunities for an improved monitoring of wildlife habitats based on habitat models, yet suitable approaches for making full use of this potential are commonly lacking. The overarching goal of this thesis was to develop and advance approaches for harnessing the potential of big satellite image and animal tracking data in habitat models. Specifically, using three large mammal species in Europe as an example (Eurasian lynx, red deer, and roe deer), I developed approaches for (1) linking habitat models to the largest global and freely available satellite image record, the Landsat image archive, and (2) for integrating animal tracking datasets across wildlife populations in large-area assessments of habitat suitability and use. The results of this thesis demonstrate the enormous potential of Landsat-based variables as predictors in habitat models, allowing to move from static habitat descriptions to a continuous monitoring of habitat dynamics across space and time. In addition, my research underscores the importance of considering context-dependence in species’ habitat use in habitat models, particularly also when integrating tracking datasets across wildlife populations. The findings of this thesis provide novel ecological insights that help to inform the management and conservation of large mammals and more broadly, demonstrate that a better integration of satellite image and animal tracking data will allow for a new generation of habitat models improving our ability to monitor and understand habitat dynamics, thus supporting efforts to restore and protect wildlife across the globe.