Floodplain ecosystems offer valuable carbon sequestration potential. In comparison to other terrestrial ecosystems, riparian forests have a considerably higher storage capacity for organic carbon (C org). However, a scientific foundation for the creation of large-scale maps that show the spatial distribution of C org is still lacking. In this paper we explore a machine learning approach using remote sensing and additional geographic data for an area-wide high-resolution estimation of C org stock distribution and evaluate the relevance of individual geofactors. The research area is the Danube Floodplain National Park in Austria, one of the very few pristine riparian habitats left in Central Europe. Two satellite images (Ikonos and Rapid-Eye), historical and current topographic maps, a digital elevation model (DEM), and mean groundwater level (MGW) were included. We compared classifications of C org stocks in vegetation, soils, and total biomass based on two, three, four, and five classes. The results showed that a spatial model of C org in riparian forests can be generated by using a combination of object-based image analysis (OBIA) and classification and regression trees (CART) algorithm. The complexity of floodplains, where patterns of C org distribution are inherently difficult to define, clearly exacerbated the challenge of achieving high classification accuracy. In assessing the relevance of individual geofactors, we found that remote sensing parameters are more important for the classification of C org in vegetation, whereas parameters from auxiliary geodata, e.g. elevation or historical riverbeds, have more influence for the classification of soil C org stocks. This was also confirmed by a comparative linear multiple regression analysis. Zusammenfassung: Schätzung und Kartierung von Kohlenstoffvorräten in Auwäldern mithilfe eines Ansatzes des maschinellen Lernens und verschiedenartigen Geodaten. Auenökosysteme haben ein hohes Speicherpotenzial für organischen Kohlenstoff (C org), auch im Vergleich zu anderen terrestrischen Ökosystemen. Allerdings fehlt eine wissenschaftliche Grundlage für die Schaffung von großmaßstäbigen Karten, die die räumliche Verteilung des C org zeigen. In diesem Beitrag untersuchen wir einen Ansatz des maschinellen Lernens mittels Fernerkundungs-und zusätzlichen geografischen Daten für eine flächendeckende hochauflösende Abschätzung der C org-Verteilung und bewerten die Relevanz der einzelnen Geofaktoren. Das Untersuchungsgebiet ist der Nationalpark Donau-Auen in Österreich, eines der wenigen unberührten Auenhabitate in Mitteleuropa. Zwei Satellitenbilder (Ikonos und RapidEye), historische und aktuelle topografische Karten, das digitale Geländemodell und Grundwasserdaten wurden einbezogen. Wir verglichen die Klassifizierung des C org-Gehalts in Vegetation, Boden und Gesamtbiomasse in zwei, drei, vier und fünf Klassen. Die Ergebnisse zeigen ein räumliches Modell der C org-Verteilung in Auwäldern mit der Kombination einer objektbasierten Bildanalyse (OBIA) und einem CART (Klassifikatio...