В данной работе предложен метод, комбинирующий вейвлет-преобразования и методы машинного обучения, для классификации состояния растительных культур по цветным цифровым изображениям. Входными данными для классификации являлся сформированный вектор текстурных признаков Харалика. Реализована программа на высокоуровневом языке программирования Python для классификации цифровых изображений с использованием многоуровневого дискретного вейвлет-преобразования Добеши и классификационных методов машинного обучения – классической логистической регрессии и персептрона. Показана эффективность предложенного метода в решении задачи многоклассовой классификации изображений, сделаны соответствующие выводы, оценены перспективы метода.