Für die seit einigen Jahren vermehrt im Grünland auftretenden, giftigen Kreuzkrautarten Jakobs-Kreuzkraut (Senecio jacobaea L.) und Wasser-Kreuzkraut (Senecio aquaticus Hill s. str.) wurde das Befallspotenzial der Grünlandflächen im Stadtgebiet Hamburg näher untersucht. Eine Gruppe von Flurstücken, deren Befallszustand durch vegetationskundliche Kartierungen festgehalten wurde, diente als Ground-Truth-Stichproben. Die Datenbasis wurde aus offenen, digitalen Geodaten des Hamburger Transparenzportals erstellt (z. B. Digitales Höhenmodell, amtliche Bodenschätzungskarte), welche für diese Analyse in ein gemeinsames Untersuchungsgitter aufgenommen wurden. Anschließend wurde der Datensatz durch Machine-Learning-Algorithmen hinsichtlich des Befalls ausgewertet. Es konnte gezeigt werden, dass das Höhenmodell, die Bodenart sowie die Grünlandzahl einen wesentlichen Einfluss auf die Ausbreitung von Jakobs-Kreuzkraut haben. Das Vorhandensein von Wasser-Kreuzkraut wird vor allem durch den hydrologischen Profiltyp, die Bodengesellschaft, die Genese sowie das Höhenmodell definiert. Die Ergebnisse der Klassifizierung wurden in Kartenform visualisiert, um die potenziell gefährdeten Gebiete besser identifizieren zu können. Mit dem Fallbeispiel wird unterstrichen, dass offene Verwaltungsdaten gut in wissenschaftlichen Fragestellungen Verwendung finden können.
Schlüsselwörter: Open Data, Transparenzportal Hamburg, Kreuzkräuter, maschinelle Lernverfahren