Detta arbete utreder olika terrängunderlags påverkan på habitatanalyser genom hydraulisk modellering, med fokus på att bestämma de bäst anpassade terrängunderlagen för olika områden nedströms vattenkraftanläggningar. Studien genomför en jämförande analys av olika terrängunderlag, inklusive olika laserskannad data från Lantmäteriet samt fotogrammetrimodeller baserade på drönarbilder, för att avgöra hur dessa metoder påverkar habitatanalyser. Arbetet undersöker även hur habitatanalyser påverkas av andra osäkerheter som introduceras vid hydraulisk modellering av habitat, nämligen Mannings råhetskoefficient och de antagna preferenserna av flödesförhållanden vilka bestämmer de habitabla områdena. Studien inkluderar prognoser för habitabla områden för lax vid olika flödesförhållanden och vid tre olika vattenkraftverk med torrfåror av olika karaktär. Hydraulsik modellering är ett användbart verktyg för att få en förståelse för de ekologiska konsekvenserna av vattenkraftsanläggningar. Representativa terrängdata är avgörande eftersom de direkt påverkar beräkningarna av de hydrauliska variablerna inom modellerna, vilket i sin tur bestämmer lämpligheten av habitat. Resultaten visar på betydande variationer i omfattningen av habitabla områden beroende på vilken typ av terrängunderlag som användes, samt beroende på flödesområdets karaktär. Generellt visade de modifierade versionerna av terrängunderlagen på mer representativa resultat än de omodifierade, och modifieringar baserade på uppmätta värden är att föredra för att generera representativa modifieringar. I områden med mindre vegetation ger terrängmodeller genererade med drönarfotogrammetri de mest representativa resultaten, medan de ger osäkra resultat i områden med mer vegetation. I bevuxna områden visar istället modifierade terrängmodeller baserade på laserskannade data från Lantmäterier på mer representativa resultat. De olika typerna av laserskannade data från Lantmäteriet visar inte på någon betydande skillnad i detta syfte. Vidare genomföordes känslighetsanalyser för Mannings råhetskoefficient och laxens habitatpreferenser. Dessa analyser visade på relativt förväntade resultat, där ett ökat värde på Mannings råhetskoefficient resulterade i reducerade hastigheter och ökade djup, vilket i sin tur resulterade i större beboeliga områden vid högre flödeshastigheter. Motsatta resultat observerades för minskade värden för Mannings råhetskoefficient. Variationerna i Mannings råhetskoefficient visar inga betydande skillnader i vilket flöde som genererar ett ekologiskt maximum. De varierade habitatpreferenserna visade på större variation i optimala flöden, vilket understryker vikten av att ta fram representativa habitatpreferenser baserade på specifika ekologiska förhållanden på platsen. / Introduction This thesis investigates the influence of various terrain data on habitat analyses through hydraulic modelling, aiming to identify the most suitable terrain models for different areas downstream of hydropower plants in Sweden. The study aims to evaluate the utility of different advanced and costly measurement techniques by adressing the following research questions; How significant is the difference in estimated habitable area for salmon downstream of hydropower plants using terrain data of varying levels of detail? What causes the differences in habitable area and what characterizes the watercourses where terrain models with different levels of detail are best suited? How much do variations in Manning’s roughness coefficient and the hydraulic preferences for salmon impact the estimated habitable areas? Methodology The study conducts a comparative analysis of various terrain data, including different laser-scanned datasets from Lantm¨ateriet and photogrammetry models based on drone footage, to determine how these methods affect predictions in habitable areas in streams donstream of hydropower plants. The habitat analyses were performed using hydraulic modeling in the HEC-RAS software, analysing three different models with varying terrain data and flow rates. The simulation results were then used to estimate the extent of areas with suitable habitat based on calculated water depths and velocities. Hydraulic modelling is a useful tool for understanding the ecological impacts of hydropower installations. Accurate terrain data is crucial as they directly influence the calculation of hydraulic variables within the models, which in turn determines the predicted suitability of habitats for various aquatic species. Results and Discussion The results show significant variations in the extent of habitable areas depending on the type of terrain data used and the characteristics of the flow area. Generally, modified versions of the terrain showed more representative resultes than unmodified versions, with modigfications based on measured values being the preferable. In areas with less vegetation, terrain models generated from drone photogrammetry provided the most representative results, while these models produced uncertain results in more vegetated areas. In vegetated areas, modified terrain models based on laser-scanned data from Lantm¨ateriet showed more representative results. No significant difference was observed between different types of laser-scanned data from Lantm¨ateriet within the purpose of the study. Additionally, sensitivity analyses were conducted for Manning’s roughness coefficient and hydraulic habitat preferences for salmon. These analyses showed that increased Manning’s roughness coefficient values resulted in reduced velocities and increased depths, leading to larger habitable areas at higher flow rates. Opposite results were observed for decreased values of Manning’s roughness coefficient. Variations in Manning’s roughness coefficient showed no significant differences in the flow rates generating an ecological maximum. However, varying habitate oreferences showed greater variation in optimal flow rates, underlining the importance of deriving accurate habitate preferences based on specific ecological conditions at site. Conclusions The analysis results emphasise the importance of a thorough understanding of the mothods and tools used in habitate analyses. This involves ensuring the quality of terrain data and making precise choices of habitate preferences based on species presence. Creating accurate models is complex, and simplied models can lead to misleading results.