Publikationsuche

Hoffmann, C.M., G. Kleuker
Festigkeit der Rübe - große Unterschiede zwischen Sorten
Zuckerrübe (2022), 71(5), 18-20

Liebe, S., M. Varrelmann
Ongoing evolution in Beet necrotic yellow vein virus towards Rz1-resistance breaking in Europe
Plant Patholology (2022), 71(8): 1647-1659, DOI 10.1111/ppa.13597

Varrelmann, M. et al.
Lebendige Böden - fruchtbare Böden
Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) (2022), ed., Eigenverlag, Bonn, S. 1-33

Pfitzer, R., M. Varrelmann, K. Schrameyer, M. Rostás
Life history traits and a method for continuous mass rearing of the planthopper Pentastiridius leporinus, a vector of the causal agent of syndrome ‘basses richesses’ in sugar beet
Pest Managment Science (2022), doi.org/10.1002/ps.7090

Müllender, M. M., M. Varrelmann, E. Maiss, S. Liebe
Comparative analysis of virus pathogenicity and resistance-breaking between the P- and A-type from the beet necrotic yellow vein virus using infectious cDNA clones
Journal of General Virology (2022) 103(8), doi.org/10.1099/jgv.0.001777

Fishkis, O., H.-J. Koch
Mechanische Unkrautkontrolle klimaschädlicher als Chemie
Zuckerrübenjournal (2022), 189(3), 12-13

Fishkis, O., H.-J. Koch
Welche Umweltwirkung hat die mechanische Unkrautkontrolle?
Zuckerrübe (2022), 71(4), 40-42

Fishkis, O., H.-J. Koch
Ist Hacken in Rüben umweltfreundlich?
dzz (2022), 58(4), 28-30

Mahlein, A.-K., R. H. J. Heim, A. Brugger, K. M. Gold, Y. Li, A. K. Bashir, S. Paulus, M. T. Kuska
Special Issue: Digital plant Pathology for Precision Agriculture: Preface
Journal of Plant Diseases and Protection (2022), Special Issue 129, 455-456, doi.org/10.1007/s41348-022-00620-9

Heim, R., S. Streit, D. Koops, M. T. Kuska, S. Paulus
Digital weed management – New trends for weed scoring in sugar beet
Sugar Industry (2022), 147(6), 343-351, doi.org/10.36961/si28804

Fishkis, O., H.-J. Koch
Comparison of mechanical vs. chemical weed control in sugar beet – Environmental effects: soil erosion, earthworms, CO2e-emissions
Sugar Industry (2022), 147(6), 352-356, doi.org/10.36961/si28805

Liebe, S., M. Varrelmann
Ongoing evolution of Beet necrotic yellow vein virus towards Rz1 -resistence breaking un Europe
Plant Pathology (2022), 35, doi.org/10.1111/ppa.13597

Ebmeyer, H., C. M. Hoffmann
Wann braucht die Rübe Wasser?
Zuckerrübenjournal (2022), 189(2), 22-24

Ebmeyer, H.
Zuckerrübenanbau unter veränderten Klimabedingungen - Trockenstresstoleranz und Stickstoffnutzungseffizienz von Zuckerrübengenotypen.
eDissertation, Göttingen (2022). Aus dem Institut für Zuckerrübenforschung, Göttingen 57, 129pp, DOI 10.53846/goediss-967

Streit, S., A.-K. Mahlein
FarmerSpace: Experimentierfeld für den digitalen Pflanzenschutz
Zuckerrübe (2022), 71(3), 8-10

Streit, S., A.-K. Mahlein
Digitale Technologien im Pflanzenschutz. Den Rübenbau von morgen schon heute erproben. FarmerSpace ein Experimentierfeld für den digitalen Pflanzenschutz im Zuckerrübenanbau.
dzz (2022), 58(3), 42-43

Laufer, D., P. Lottes
Sortenversuche in Zuckerrüben per Drohne beurteilen
Zuckerrübe (2022), 71(3), 11-12

Laufer, D.,  P. Lottes
Erfassung wichtiger Sorteneigenschaften. Hilfe von oben. Drohnen in Sortenversuchen von Zuckerrüben.
dzz (2022), 58(3), 28-29 

Ispizua, F., A. Barreto, A.-K. Mahlein
Plant Blattkrankheiten in Zuckerrüben. Von oben frühzeitig erkennbar. Mit künstlicher Intelligenz und Drohnen gegen Cercospora-Blattflecken.
Zuckerrübe (2022), 71(3), 14-17

Ispizua, F., A. Barreto, M. Günder, A.-K. Mahlein
Plant Blattkrankheiten in Zuckerrüben. Von oben frühzeitig erkennbar. Mit Drohnen und künstlicher Intelligenz gegen Cercospora-Blattflecken.
dzz (2022), 58(3), 48-49 

Eini, O., M. Varrelmann
Challenges and potential applications of genome editing in sugar beet
Sugar Industry (2022),147(5), 274-283, DOI: 10.36961/si28687

Kuska, M. T.,  R. H. J. Heim, I. Geedicke, K. M. Gold, A. Brugger, S. Paulus
Digital plant pathology: a foundation and guide to modern agriculture
Journal of Plant Diseases and Protection (2022) 11 (9), 556, doi.org/10.1007/s41348-022-00600-z

Hamer, U, M.U.T. Meyer, U.-N. Meyer, A. Radermacher, P. Götze, H.-J. Koch, C. Scherber
Soil microbial biomass and enzyme kinetics for the assessment of temporal diversification in agroecosystems
Basic and Applied Ecology (2021), 53, 143-153 doi.org/10.1016/j.baae.2021.03.014

Thompson, H., S. Vaughan, E. Ladewig, A.-K. Mahlein, C. Kenter
Is there a risk to honeybees from use of thiamethoxam as a sugar beet seed treatment?
Integrated Environmental Assessment and Management (2022),18(3), 709-721, doi.org/10.1002/ieam.4498

Grunwald, D., A. Stracke, H.-J. Koch
Cover crop effects on soil structure and early sugar beet growth
Soil Use and Mangement (2022), DOI: 10.1111/sum.12800

Roß, C., J. Burgdorff, N. Stockfisch
Beeinflussen Bodenbarbeitung und Fruchtfolge die Herbizidintensität?
Zuckerrübe (2022) 71 (2), 14-17

Hohmann, S., S. Streit
Farmdroid im Praxiseinsatz
dzz (2022) 58 (2), 25-27

Roß, C., J. Burgdorff, N. Stockfisch
Anbauverfahren und Herbizideinsatz
dzz (2022) 58 (2), 32-33

English, W., J. Ekelöf, F. Vancutsem, M. Leijdekkers, G. Kleuker, C. M. Hoffmann
Method for in-field texture analysis of sugar beet roots using a handheld penetrometer
Acta Agriculturae Scandinavica, Section B — Soil & Plant Science (2022), 72(1), 623-634, DOI: 10.1080/09064710.2022.2042589

Eini, O., N. Schumann; M. Niessen, M. Varrelmann
Targeted mutagenesis in plants using Beet curly top virus for efficient delivery of CRISPR/Cas12a components
New Biotechnology (2022), 67, 1-11, doi:10.1016/j.nbt.2021.12.002

Hossain, R., M. Varrelmann
Vergilbungsviren: Die Suche nach Toleranz und Resistenz
Zuckerrübe (2022), 71(1), 29-32

Bock, C. H., J. G. A. Barbedo, A.-K. Mahlein, E. M. Del Ponte
A special issue on phytopathometry — visual assessment, remote sensing, and artificial intelligence in the twenty‑first century
Tropical Plant Pathology (2022), doi.org/10.1007/s40858-022-00498-w

Hossain, R., M. Varrelmann
Auf dem Weg zur Vergilbungsvirus-Resistenz in Zuckerrüben – Wege zur Virusresistenz
dzz (2022), 58(1), 22-23

Grunwald, D., H.-J. Koch
Carbon Farming mit der Zuckerrübe? Wirkung des Rübenblatts und der Fruchtfolgegestaltung auf den Kohlenstoffgehalt des Bodens
dzz (2022), 58(1), 28-29

Ispizua Yamati, F.R., A. Barreto, M. Günder, C. Bauckhage, A.-K. Mahlein
Sensing the occurrence and dynamics of Cercospora leaf spot disease using UAV-supported image data and deep learning
Sugar Industry (2022), 147 (2), 1-8, doi:10.36961/si28345
 
Müllender, M., E. I. Savenkov, M. Reichelt, M. Varrelmann, S. Liebe
The Virulence Factor p25 of Beet Necrotic Yellow Vein Virus Interacts With Multiple Aux/IAA Proteins From Beta vulgaris: Implications for Rhizomania Development
Frontiers in Microbiology (2022) 12, 1-14, doi.org/10.3389/fmicb.2021.809690 

Thomas, S., J. Behmann, U. Rascher, A.-K. Mahlein
Evaluation of the benefits of combined reflection and transmission hyperspectral imaging data through disease detection and quantification in plant–pathogen interactions
Journal of Plant Diseases and Protection (2022), 1-16, doi.org/10.1007/s41348-022-00570-2

Günder, M., F. Ispizua, J. Kierdorf, R. Roscher, A.-K. Mahlein, C. Bauckhage
Agricultural Plant Cataloging and Establishment of a Data Framework from UAV-based Crop Images by Computer Vision
Giga Science (2022), Volume 11, DOI 10.1093/gigascience/giac054

Roß, C., N. Stockfisch
Zwischenfruchtanbau – Ein Beitrag zum Green Deal?
Sugar Industry (2022), 147(1), 42-45

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