Perubahan iklim yang menjadi permasalahan global manusia modern akibat kegiatan antropologi berasal dari emisi gas rumah kaca seperti karbon dioksida. Pemetaan karbon menjadi penting untuk mencegah dampak kerusakan iklim yang signifikan. Tujuan penelitian untuk mengestimasi cadangan karbon pada jenis karet dengan membangun model estimasi berbasis UAV dan machine learning regressor dan menentukan nilai valuasi ekonomi cadangan karbon tersebut. Metode yang digunakan untuk variabel dendrometrik adalah stratified sampling method pada 100 pohon di  umur 21, 27, 33 dan 39 tahun pada jarak tanam 3 x 4 m dan pengukuran diameter kanopi menggunakan aplikasi trimble e-cognition. Analisa menggunakan machine learning regressor  yang digunakan yaitu Random Forest, Support Vector Machine, K-Nearst Neighboor dan Artificial Neural Network dengan parameter uji metrik R², adjust R², MSE dan RMSE. Korelasi antara cadangan karbon dengan diameter batang adjust R²  sebesar 61,40 % dengan error yang sebesar 0,1795. Korelasi antara tinggi pohon dengan cadangan karbon dengan besar adjust R² pada hubungan ini adalah 21,60% terhadap cadangan karbon dengan error sebesar 0,2345. Korelasi pada diameter kanopi berkontribusi sebesar 29% mampu menjelaskan cadangan karbon dengan error sebesar 0,2509. Berbeda dengan variabel sebelumnya, variabel kerapatan tidak mampu menjelaskan hubungan kerapatan kayu dengan cadangan karbon