vestnik-bio-msuВестник Московского университета. Серия 16. БиологияVestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 16. Biologiya0137-0952Lomonosov Moscow State University, School of Biology10.55959/MSU0137-0952-16-80-1-4vestnik-bio-msu-1496Research ArticleОригинальные исследованияГиперспектральный мониторинг влияния средств защиты растений на состояние сеянцев сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) при моделировании их ирригации карьерными сточными водамиHyperspectral monitoring of pesticide effects on Scots pine (Pinus sylvestris L.) seedlings irrigated with model coal mine wastewaterhttps://orcid.org/0000-0001-6746-8511СоловченкоА. Е.SolovchenkoA. E.

Соловченко Алексей Евгеньевич – докт. биол. наук, проф. кафедры биоинженерии биологического факультета,

119234, г. Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 12.

1–12, Leninskye gory, Moscow, 119234.

solovchenkoae@my.msu.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9650-3523ШурыгинБ. М.ShuryginB. M.

Шурыгин Борис Михайлович – канд. биол. наук, вед. инженер кафедры биоинженерии,

119234, г. Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 12.

1–12, Leninskye gory, Moscow, 119234.

shu_b@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3885-0898СеляхИ. О.SelyakhI. O.

Селях Ирина Олеговна – докт. биол. наук, вед. науч. сотр. кафедры биоинженерии,

119234, г. Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 12.

1–12, Leninskye gory, Moscow, 119234.

i_savelyev@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-9520-6743СеменоваЛ. Р.SemenovaL. R.

Семенова Лариса Ратмировна – канд. биол. наук, ст. науч. сотр. кафедры биоинженерии,

119234, г. Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 12.

1–12, Leninskye gory, Moscow, 119234.

semelar@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-5123-9754ЩербаковП. Н.ScherbakovP. N.

Щербаков Павел Николаевич – канд. биол. наук, науч. сотр. кафедры биоинженерии,

119234, г. Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 12.

1–12, Leninskye gory, Moscow, 119234.

cyano@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1625-4510ЧивкуноваО. Б.ChivkunovaO. B.

Чивкунова Ольга Борисовна – канд. биол. наук, ст. науч. сотр. кафедры биоинженерии,

119234, г. Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 12.

1–12, Leninskye gory, Moscow, 119234.

olga.chivkunova@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-2900-1053ЛукьяновА. А.LukyanovA. A.

Лукьянов Александр Андреевич – канд. биол. наук, науч. сотр. кафедры биоинженерии,

119234, г. Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 12.

1–12, Leninskye gory, Moscow, 119234.

loockart@mail.ruМихайловаЕ. С.MikhailovaE. S.

Михайлова Екатерина Сергеевна – канд. хим. наук, директор Института, 

625000, г. Кемерово, ул. Красная, д. 6.

6, Krasnaya str., Kemerovo, 625000. 

e_s_mihaylova@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0005-5969-948XКрюкВ. А.KryukV. A.

Крюк Виктория Алексеевна – мл. науч. сотр. Института,

625000, г. Кемерово, ул. Красная, д. 6.

6, Krasnaya str., Kemerovo, 625000. 

Vika.kryuk.95@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7054-0024ЛобаковаЕ. С.LobakovaE. S.

Лобакова Елена Сергеевна – докт. биол. наук, проф. кафедры биоинженерии,

119234, г. Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 12.

1–12, Leninskye gory, Moscow, 119234.

elena.lobakova@rambler.ruМосковский государственный университет имени М.В. Ломоносова, биологический факультетРоссияLomonosov Moscow State University, Department of BiologyRussian FederationКемеровский государственный университет, Институт нано-, био-, информационных, когнитивных и социогуманитарных технологийРоссияKemerovo State University, Institute of Nano-, Bio-, Information-, Cognitive- and Socio-humanitarian TechnologiesRussian FederationКемеровский государственный университет, Институт нано-, био-, информационных, когнитивных и социогуманитарных технологийРоссияKemerovo State University, Institute of Nano-, Bio-, Information-, Cognitive- and Socio-humanitarian Technologies Krasnaya str.6, Kemerovo, 625000.Russian Federation2025290620258012635Copyright © Соловченко А.Е., Шурыгин Б.М., Селях И.О., Семенова Л.Р., Щербаков П.Н., Чивкунова О.Б., Лукьянов А.А., Михайлова Е.С., Крюк В.А., Лобакова Е.С., 20252025Соловченко А.Е., Шурыгин Б.М., Селях И.О., Семенова Л.Р., Щербаков П.Н., Чивкунова О.Б., Лукьянов А.А., Михайлова Е.С., Крюк В.А., Лобакова Е.С.Solovchenko A.E., Shurygin B.M., Selyakh I.O., Semenova L.R., Scherbakov P.N., Chivkunova O.B., Lukyanov A.A., Mikhailova E.S., Kryuk V.A., Lobakova E.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik-bio-msu.elpub.ru/jour/article/view/1496

Очистка карьерных сточных вод, как и рекультивация выработанных угольных разрезов, – серьезные экологические проблемы. Один из способов их решения – фиторемедиация с использованием стрессоустойчивых растений, таких как сосна обыкновенная (Pinus sylvestris L.). Для снижения риска эпифитотий при массовом выращивании необходимы обработки химическими средствами защиты растений (СЗР). Важно убедиться, что СЗР не наносят вреда растениям при использовании для полива растений карьерных сточных вод, содержащих тяжелые металлы. В этой связи весьма актуальна задача массового мониторинга растений неинвазивными методами. В работе использовали методы прямых измерений и неинвазивный подход, основанный на съемке и анализе гиперспектральных изображений, для комплексного мониторинга состояния сеянцев сосны, обработанных СЗР «Актара» и «Превикур Энерджи» в разных концентрациях (однократной, двукратной и четырехкратной по сравнению с концентрацией, рекомендованной производителем) на фоне полива растворами минеральных солей, имитирующих карьерные сточные воды угольных разрезов по составу основных компонентов. Показано, что, несмотря на некоторые методические сложности съемки и количественной интерпретации гиперспектральных изображений, возможно их использование для неинвазивного дистанционного мониторинга состояния сеянцев хвойных растений в вегетационных экспериментах, в том числе – в полевых условиях. СЗР, применяемые в исследованных дозах, не обладали острой токсичностью и не оказывали выраженного негативного влияния на темпы роста и состояние пигментного аппарата сеянцев сосны обыкновенной в двухмесячный период наблюдений. При этом полив этих растений модельными карьерными сточными водами также не сопровождался синергическими токсическими эффектами. Таким образом, не выявлено очевидных препятствий к применению вышеупомянутых СЗР для профилактики и стоп-обработок сеянцев сосны обыкновенной, выращиваемых с поливом карьерными сточными водами, содержащими Fe, Zn и Mn. Полученные результаты также свидетельствуют о перспективности использования карьерных сточных вод, богатых элементами минерального питания, но не содержащих высокотоксичных тяжелых металлов (таких, как Pb и Cd), при выращивании растений для фиторемедиации почв выработанных угольных разрезов. Однако для оценки отдаленных во времени эффектов необходимы длительные, желательно многолетние, исследования.

The treatment of quarry wastewater, as well as the reclamation of depleted coal mines, are serious environmental problems. One of the ways to solve them is phytoremediation using stress-resilient plants such as the common pine (Pinus sylvestris L.). To mitigate the risk of epiphytotics during mass cultivation, treatments with chemical pesticides are necessary. It is important to make sure that the pesticides do not harm plants when using quarry wastewater containing heavy metals for irrigation. In this regard, mass monitoring of plants by non-invasive methods is highly relevant. In this work, we used direct measurement methods and a non-invasive approach based on hyperspectral imaging to comprehensively monitor the condition of pine seedlings treated with the “Aktara” and “Previcur Energy” pesticides in different concentrations (single, double, and quadruple compared to the concentration recommended by the manufacturer) and irrigated with the solutions of mineral salts simulating the wastewater from coal mines. It is shown that, despite some methodological difficulties, it is possible to use hyperspectral images for non-invasive remote monitoring of the condition of coniferous seedlings in vegetation experiments, including in the field. It was found that the pesticide treatments exerted neither acute toxicity nor a pronounced negative effect on the growth rate and pigment composition of the pine seedlings during the two-month observation. At the same time, irrigation of these plants with model quarry wastewater also did not produce synergistic toxic effects. Thus, there are no obvious obstacles to the use of the above-mentioned pesticides for treatment of Scots pine seedlings irrigated with quarry wastewater containing Fe, Zn and Mn. The results obtained also support the use of wastewater rich in mineral nutrition elements but lacking highly toxic heavy metals (such as Pb and Cd), when growing plants for phytoremediation of soils from depleted coal mines. However, long-term, preferably multi-year studies are needed to assess long-term risks.

неинвазивный мониторингфиторемедиациявегетационные индексыпестицидытяжелые металлымикроводорослиproximal sensingphytoremediationvegetation indicespesticidesheavy metalsmicroalgaeНастоящее исследование выполнено при финансовой поддержке Кемеровского государственного университета (договор 374/2024/223).This research was partly funded by Kemerovo State University (project 374/2024/223).ReferencesRay S., Dey K. Coal mine water drainage: the current status and challenges. J. Inst. Eng. (India): Ser. D. 2020;101(2):165–172.Ray S., Dey K. Coal mine water drainage: the current status and challenges. J. Inst. Eng. (India): Ser. D. 2020;101(2):165–172.Hudson-Edwards K.A., Jamieson H.E., Lottermoser B.G. Mine wastes: past, present, future. Elements. 2011;7(6):375–380.Hudson-Edwards K.A., Jamieson H.E., Lottermoser B.G. Mine wastes: past, present, future. Elements. 2011;7(6):375–380.Tchounwou P.B., Yedjou C.G., Patlolla A.K., Sutton D.J. Heavy metal toxicity and the environment. Mol. Clinic. Environ. Toxicol. 2012;3:133–164.Tchounwou P.B., Yedjou C.G., Patlolla A.K., Sutton D.J. Heavy metal toxicity and the environment. Mol. Clinic. Environ. Toxicol. 2012;3:133–164.Lottermoser B.G. Recycling, reuse and rehabilitation of mine wastes. Elements. 2011;7(6):405–410.Lottermoser B.G. Recycling, reuse and rehabilitation of mine wastes. Elements. 2011;7(6):405–410.Luptakova A., Ubaldini S., Macingova E., Fornari P., Giuliano V. Application of physical-chemical and bio- logical-chemical methods for heavy metals removal from acid mine drainage. Proc. Biochem. 2012;47(11):1633–1639.Luptakova A., Ubaldini S., Macingova E., Fornari P., Giuliano V. Application of physical-chemical and bio- logical-chemical methods for heavy metals removal from acid mine drainage. Proc. Biochem. 2012;47(11):1633–1639.Sincero A.P., Sincero G.A. Physical-chemical treatment of water and wastewater. CRC press: Boca Raton; 2002. 856 pp.Sincero A.P., Sincero G.A. Physical-chemical treatment of water and wastewater. CRC press: Boca Raton; 2002. 856 pp.Priya A.K., Jalil A.A., Vadivel S., Dutta K., Rajendran S., Fujii M., Soto-Moscoso M. Heavy metal remediation from wastewater using microalgae: recent advances and future trends. Chemosphere. 2022;305:135375.Priya A.K., Jalil A.A., Vadivel S., Dutta K., Rajendran S., Fujii M., Soto-Moscoso M. Heavy metal remediation from wastewater using microalgae: recent advances and future trends. Chemosphere. 2022;305:135375.Manikandan A., Suresh Babu P., Shyamalagowri S., Kamaraj M., Muthukumaran P., Aravind J. Emerging role of microalgae in heavy metal bioremediation. J. Basic. Microbiol. 2022;62(3–4):330–347.Manikandan A., Suresh Babu P., Shyamalagowri S., Kamaraj M., Muthukumaran P., Aravind J. Emerging role of microalgae in heavy metal bioremediation. J. Basic. Microbiol. 2022;62(3–4):330–347.Solovchenko A., Selyakh I., Semenova L., Scherbakov P., Zaytseva A., Zaytsev P., Fedorenko T., Alam M.A., Jingliang X., Lukyanov A., Lobakova E. A local or a stranger? Comparison of autochthonous vs. allochthonous microalgae potential for bioremediation of coal mine drainage water. Chemosphere. 2024;365:143359.Solovchenko A., Selyakh I., Semenova L., Scherbakov P., Zaytseva A., Zaytsev P., Fedorenko T., Alam M.A., Jingliang X., Lukyanov A., Lobakova E. A local or a stranger? Comparison of autochthonous vs. allochthonous microalgae potential for bioremediation of coal mine drainage water. Chemosphere. 2024;365:143359.Singh N., Gupta V.K., Kumar A., Sharma B. Synergistic effects of heavy metals and pesticides in living systems. Front. Chem. 2017;5:70.Singh N., Gupta V.K., Kumar A., Sharma B. Synergistic effects of heavy metals and pesticides in living systems. Front. Chem. 2017;5:70.Alengebawy A., Abdelkhalek S.T., Qureshi S.R., Wang M.-Q. Heavy metals and pesticides toxicity in agricultural soil and plants: Ecological risks and human health implications. Toxics. 2021;9(3):42.Alengebawy A., Abdelkhalek S.T., Qureshi S.R., Wang M.-Q. Heavy metals and pesticides toxicity in agricultural soil and plants: Ecological risks and human health implications. Toxics. 2021;9(3):42.Kumar P., Singh J., Yadav V.K., Gautam K., Kumar M., Gupta R. Phenotyping in plant breeding using modern tools: a review. J. Adv. Biol. Biotechnol. 2024;27(11):200–212.Kumar P., Singh J., Yadav V.K., Gautam K., Kumar M., Gupta R. Phenotyping in plant breeding using modern tools: a review. J. Adv. Biol. Biotechnol. 2024;27(11):200–212.Ferreira L.D.C., Carvalho I.C.B., Jorge L.A.C., Quezado-Duval A.M., Rossato M. Hyperspectral imaging for the detection of plant pathogens in seeds: recent developments and challenges. Front. Plant. Sci. 2024;15:1387925.Ferreira L.D.C., Carvalho I.C.B., Jorge L.A.C., Quezado-Duval A.M., Rossato M. Hyperspectral imaging for the detection of plant pathogens in seeds: recent developments and challenges. Front. Plant. Sci. 2024;15:1387925.Дейвис Ш.М., Ландгребе Д.А., Филлипс Т.Л., Ланженлауб Д.С., Сиева л.Р.Ф., Свейн Ф.Х., Хоффер Р.М. Дистанционное зондирование: количественный подход. М.: Недра; 1983. 415 c.Дейвис Ш.М., Ландгребе Д.А., Филлипс Т.Л., Ланженлауб Д.С., Сиева л.Р.Ф., Свейн Ф.Х., Хоффер Р.М. Дистанционное зондирование: количественный подход. М.: Недра; 1983. 415 c.Zavafer A., Bates H., Mancilla C., Ralph P.J. Phenomics: conceptualization and importance for plant physio- logy. Trends Plant Sci. 2023;28(9):1004–1013.Zavafer A., Bates H., Mancilla C., Ralph P.J. Phenomics: conceptualization and importance for plant physio- logy. Trends Plant Sci. 2023;28(9):1004–1013.Watt M., Fiorani F., Usadel B., Rascher U., Muller O., Schurr U. Phenotyping: new windows into the plant for breeders. Annu. Rev. Plant Biol. 2020;71(1):689–712.Watt M., Fiorani F., Usadel B., Rascher U., Muller O., Schurr U. Phenotyping: new windows into the plant for breeders. Annu. Rev. Plant Biol. 2020;71(1):689–712.Maraveas C. Image analysis artificial intelligence technologies for plant phenotyping: current state of the art. AgriEngineering. 2024;6(3):3375–3407.Maraveas C. Image analysis artificial intelligence technologies for plant phenotyping: current state of the art. AgriEngineering. 2024;6(3):3375–3407.Fu P., Meacham-Hensold K., Guan K., Wu J., Bernacchi C. Estimating photosynthetic traits from reflectance spectra: A synthesis of spectral indices, numerical inversion, and partial least square regression. Plant Cell Environ. 2020;43(5):1241–1258.Fu P., Meacham-Hensold K., Guan K., Wu J., Bernacchi C. Estimating photosynthetic traits from reflectance spectra: A synthesis of spectral indices, numerical inversion, and partial least square regression. Plant Cell Environ. 2020;43(5):1241–1258.Perine J., Anderson J.C., Kruger G.R., AbiAkar F., Overmyer J. Effect of nozzle selection on deposition of thiamethoxam in Actara® spray drift and implications for off-field risk assessment. Sci. Tot. Environ. 2021;772:144808.Perine J., Anderson J.C., Kruger G.R., AbiAkar F., Overmyer J. Effect of nozzle selection on deposition of thiamethoxam in Actara® spray drift and implications for off-field risk assessment. Sci. Tot. Environ. 2021;772:144808.Ekabote S.D., Divyajyothi U., Narayanaswamy P., Ravindra H. Evaluation of propamocarb 530+ fosetyl 310-840 SL for the management of damping off of vegetables. J. Pharmacognos. Phytochem. 2019;8(1):1616–1618.Ekabote S.D., Divyajyothi U., Narayanaswamy P., Ravindra H. Evaluation of propamocarb 530+ fosetyl 310-840 SL for the management of damping off of vegetables. J. Pharmacognos. Phytochem. 2019;8(1):1616–1618.Shurygin B., Chivkunova O., Solovchenko O., Solovchenko A., Dorokhov A., Smirnov I., Astashev M., Khort D. Comparison of the non-invasive monitoring of fresh-cut lettuce condition with imaging reflectance hyperspectrometer and imaging PAM-fluorimeter. Photonics. 2021;8(10):425.Shurygin B., Chivkunova O., Solovchenko O., Solovchenko A., Dorokhov A., Smirnov I., Astashev M., Khort D. Comparison of the non-invasive monitoring of fresh-cut lettuce condition with imaging reflectance hyperspectrometer and imaging PAM-fluorimeter. Photonics. 2021;8(10):425.Gitelson A., Solovchenko A. Non-invasive quantification of foliar pigments: possibilities and limitations of reflectance-and absorbance-based approaches. J. Photochem. Photobiol. B: Biol. 2018;178:537–544.Gitelson A., Solovchenko A. Non-invasive quantification of foliar pigments: possibilities and limitations of reflectance-and absorbance-based approaches. J. Photochem. Photobiol. B: Biol. 2018;178:537–544.Gitelson A., Solovchenko A. Generic algorithms for estimating foliar pigment content. Geophys. Res. Lett. 2017;44(18):9293–9298.Gitelson A., Solovchenko A. Generic algorithms for estimating foliar pigment content. Geophys. Res. Lett. 2017;44(18):9293–9298.Horler D.N.H., Dockray M., Barber J. The red edge of plant leaf reflectance. Int. J. Rem. Sens. 2007;4(2):273–288.Horler D.N.H., Dockray M., Barber J. The red edge of plant leaf reflectance. Int. J. Rem. Sens. 2007;4(2):273–288.De Carvalho O.A., Meneses P.R. Spectral correlation mapper (SCM): an improvement on the spectral angle mapper (SAM). Summaries of the 9th JPL airborne earth science workshop, vol. 9. no. 2. Pasadena: JPL publication; 2000:00-18.De Carvalho O.A., Meneses P.R. Spectral correlation mapper (SCM): an improvement on the spectral angle mapper (SAM). Summaries of the 9th JPL airborne earth science workshop, vol. 9. no. 2. Pasadena: JPL publication; 2000:00-18.Kruse F.A., Lefkoff A., Boardman J., Heideb- recht K., Shapiro A., Barloon P., Goetz A. The spectral image processing system (SIPS) — interactive visualization and analysis of imaging spectrometer data. Rem. Sens. Environ. 1993;44(2–3):145–163.Kruse F.A., Lefkoff A., Boardman J., Heideb- recht K., Shapiro A., Barloon P., Goetz A. The spectral image processing system (SIPS) — interactive visualization and analysis of imaging spectrometer data. Rem. Sens. Environ. 1993;44(2–3):145–163.Ilija P. Previcur energy-advantages of the fungicide for the control of vegetable diseases. Zbornik predavanj in referatov, 8. Slovenskega postvetovanja o varstvu Rastlin, Ljubljana; 2007:59–64.Ilija P. Previcur energy-advantages of the fungicide for the control of vegetable diseases. Zbornik predavanj in referatov, 8. Slovenskega postvetovanja o varstvu Rastlin, Ljubljana; 2007:59–64.Solovchenko A., Dorokhov A., Shurygin B., Nikolenko A., Velichko V., Smirnov I., Khort D., Aksenov A., Kuzin A. Linking tissue damage to hyperspectral reflectance for non-invasive monitoring of apple fruit in orchards. Plants. 2021;10(2):310.Solovchenko A., Dorokhov A., Shurygin B., Nikolenko A., Velichko V., Smirnov I., Khort D., Aksenov A., Kuzin A. Linking tissue damage to hyperspectral reflectance for non-invasive monitoring of apple fruit in orchards. Plants. 2021;10(2):310.Rouchaud J., Moons C., Meyer J.A. Effects of pesticide treatments on the carotenoid pigments of lettuce. J. Agric. Food Chem. 1984;32(6):1241–1245.Rouchaud J., Moons C., Meyer J.A. Effects of pesticide treatments on the carotenoid pigments of lettuce. J. Agric. Food Chem. 1984;32(6):1241–1245.Solovchenko A. Photoprotection in Plants: Optical Screening-based Mechanisms. Heidelberg; N.Y.: Springer; 2010. 170 pp.Solovchenko A. Photoprotection in Plants: Optical Screening-based Mechanisms. Heidelberg; N.Y.: Springer; 2010. 170 pp.Shurygin B., Smirnov I., Chilikin A., Khort D., Kutyrev A., Zhukovskaya S., Solovchenko A. Mutual augmentation of spectral sensing and machine learning for non-invasive detection of apple fruit damages. Horticulturae. 2022;8(12):1111.Shurygin B., Smirnov I., Chilikin A., Khort D., Kutyrev A., Zhukovskaya S., Solovchenko A. Mutual augmentation of spectral sensing and machine learning for non-invasive detection of apple fruit damages. Horticulturae. 2022;8(12):1111.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.