Publications
Annual Reports
2020
Barreto, A., Paulus, S., Varrelmann, M., and Mahlein, A.-K. 2020. Hyperspectral imaging of symptoms induced by Rhizoctonia solani in sugar beet: comparison of input data and different machine learning algorithms. J. Plant Dis. Protect. 127, 441–451
https://doi.org/10.1007/s41348-020-00344-8Beneke, F., Mahlein, A.-K., Heckmann, A. W., Paulus, S. und Gremmes, P. 2020. Digitale Technologien im Pflanzenschutz. Technik und Leben (3), 4
Bock, C. H., Barbedo, J. G. A., Del Ponte, E. M., Bohnenkamp, D., and Mahlein, A.-K. 2020. From visual estimates to fully automated sensor-based measurements of plant disease severity: status and challenges for improving accuracy. Phytopathol. Res. 2(9), 1-36
https://doi.org/10.1186/s42483-020-00049-8Bohnenkamp, D., Paulus, S. und Mahlein, A.-K. 2020. Geometrische und spektrale Erfassung von Bestandeseigenschaften zur Phänotypisierung von Zuckerrüben und Weizen. Sugar Ind. 145(1), 53-58
https://doi.org/10.36961/si23944Ebmeyer, H., and Hoffmann, C. M. 2020. Early drought stress: Effects on yield formation and quality of sugar beet. Sugar Ind. 145(2), 104-113
Gil, J. F., Wibberg, D., Eini, O., Savenkov, E. I., Varrelmann, M., and Liebe, S. 2020. Comparative Transcriptome Analysis Provides Molecular Insights into the Interaction of Beet necrotic yellow vein virus and Beet soil-borne mosaic virus with Their Host Sugar Beet. Viruses 12(1):76, 1-21
https://doi.org/10.3390/v12010076Götze, P. und Koch, H.-J. 2020. Das leisten Fruchtfolgen für die Zuckerrübe. Zuckerrübe 69(4), 28-31
Götze, P. und Koch, H.-J. 2020. Fruchtfolgen. Ertrag und Effizienz steigern. Zuckerrüben profitieren von einer klugen Rotation. dzz 56(5), 36-38
Heckmann, A. und Paulus, S. 2020. Fusion von Bilddaten und IoT-Funksensordaten im pflanzenbaulichen Feldversuchswesen. In: Gandorfer, M., Meyer-Aurich, A., Bernhardt, H., Maidl, F. X., Fröhlich, G. und Floto, H. (eds.) Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, Freising, 17.-18.02.2020, Gesellschaft für Informatik, Bonn ISBN 978-3-88579-693-0, ISSN 1617-5468. Lecture Notes in Informatics (LNI) P-299:103-108
Heeren, B., Paulus, S., Goldbach, H. E., Kuhlmann, H., Mahlein, A.-K., Rumpf, M., and Wirth, B. 2020. Statistical shape analysis of tap roots: a methodological case study on laser scanned sugar beets. BMC Bioinformatics 21(335), 1-11
https://doi.org/10.1186/s12859-020-03654-8