1.无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，其特征在于，包括：

获取不同空间分辨率的航拍影像，对所述航拍影像进行处理，获得不同空间分辨率的重采样影像；

通过所述航拍影像和所述重采样影像进行湿地植被物种和地物分类以及分类精度的评估；

分类精度的评估包括：

基于总体精度和kappa系数评估无人机影像湿地整体的分类效果，通过生产者精度、用户精度和平均精度评估每种湿地植被物种和地物类型的分类精度；

通过所述评估无人机影像湿地整体的分类效果和评估所述每种湿地植被物种和地物类型的分类精度，确定分类不同的所述湿地植被物种和地物类型所需的最佳航拍影像和最佳重采样影像；

评估影像空间分辨率和重采样对所述分类精度的影响包括：

在多尺度影像中，随着空间分辨率的降低，影像最优分割尺度减小，分割所需时间也减少，且在相同空间分辨率下，An需设置的所述影像最优分割尺度要比Am更大；Am和An中合适的特征参量是不同的，且An中的光谱特征和纹理特征重要性比Am更高；在1.173～5.897cm空间分辨率区间，不同分类器在Am和An中的分类结果表现出相似的变化趋势，随着空间分辨率的降低，总体分类精度先上升然后下降，且Am的整体精度高于An；同种植被和地物类型的分类精度在Am或An中表现不同；

其中，Am为通过无人机平台获取不同空间分辨率的航拍影像，An为利用像素聚合方法获得不同空间分辨率的重采样影像。

2.根据权利要求1所述的无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，其特征在于，获取所述不同空间分辨率的航拍影像包括：基于无人机获取航拍影像，通过电子设备中的控制软件规划无人机的航线并实时操控无人机在不同高度飞行，获得所述不同空间分辨率的航拍影像。

3.根据权利要求1所述的无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，其特征在于，对所述航拍影像进行处理包括：将所述航拍影像、经纬度坐标以及飞行姿态数据导入检查软件中进行影像质量检查，插入控制点，进行影像几何校正，并进行影像数据自动匹配、空三解算和区域网平差，生成密集点云数据，通过所述密集点云数据构建TIN三角网，生成数字正射影像；

对所述数字正射影像进行裁剪处理，获得不同空间分辨率的数字正射影像，对所述不同空间分辨率的数字正射影像进行重采样处理。

4.根据权利要求1所述的无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，其特征在于，通过所述航拍影像和所述重采样影像进行湿地植被物种和地物分类包括：基于地理对象的影像分析技术对所述航拍影像和所述重采样影像进行图像分割以及特征选择，通过选择后的特征进行所述湿地植被物种和地物分类。

5.根据权利要求4所述的无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，其特征在于，基于地理对象的影像分析技术对所述航拍影像和所述重采样影像进行图像分割包括：通过异质性最小准则对所述航拍影像和所述重采样影像的像素，按照规定区域合并，组成大小不同的对象，通过设置图像分割的内部参数，确定所述对象的最佳分割尺度。

6.根据权利要求5所述的无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，其特征在于，进行所述特征选择包括：在所述最佳分割尺度的基础上，通过影像特征，识别出若干个特征变量，对若干个所述特征变量进行计算，得到所有的特征变量组合和各类别之间可分性信息，基于所述所有的特征变量组合和所述各类别之间可分性信息，对若干个所述特征变量进行特征优选，将特征优选后的特征变量进行降维，根据特征的重要程度对特征优选后的特征变量进行排序，去除重要性程度最小的特征变量，获得最终的特征变量。

7.根据权利要求6所述的无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，其特征在于，通过选择后的特征进行植被物种和地物分类包括：将所述最终的特征变量放入不同的机器学习分类器，对所述航拍影像和所述重采样影像进行植被物种和地物分类，通过调节所述机器学习分类器的关键参数数值，得到最佳分类结果。