Hoffmann, C.M.
Importance of canopy closure and dry matter partitioning for yield formation of sugar beet varieties
Field Crops Research (2019) 236, 75-84

Mahlein, A.-K., M.T. Kuska, S. Thomas, M. Wahabzada, J. Behmann, U. Rascher, K. Kersting
Quantitative and qualitative phenotyping of disease resistance of crops by hyperspectral sensors: seamless interlocking of phytopathology, sensors, and machine learning is needed!
Current Opinion in Plant Biology (2019) 50, 156-162, doi.org/10.1016/j.pbi.2019.06.007    

Ladewig, E.
Was tut sich bei den Pflanzenschutzmitteln?
dzz (2019) Nr. 4, 27-29

Mahlein, A.-K., M. Varrelmann
Neue Züchtungstechnologien
dzz (2019) Nr. 4, 42-43

Stockfisch, N., A.-K. Mahlein
Die Zukunft der Zuckerrübe durch Forschung gestalten
Zuckerrübe (2019) Nr. 4, 10-13

Brugger, A., J. Behmann, S. Paulus, H.-G. Luigs, M.T. Kuska, P. Schramowski, K. Kersting, U. Steiner, A.-K. Mahlein
Extending Hyperspectral Imaging for Plant Phenotyping to the UV-Range
Remote Sensing (2019) 11, 1401; DOI:10.3390/rs11121401      

Meyer, M., D. Ott, P. Götze, H.-J. Koch, C. Scherber
Crop identity and memory effects on aboveground arthropods in a long‐term crop rotation experiment
Ecology and Evolution (2019), DOI: 10.1002/ece3.5302       

Kleuker, G., C.M. Hoffmann
Method development for the determination of textural properties of sugar beet roots
Sugar Industry (2019) 144, 392–400

Mahlein, A.-K., E. Alisaac, A. Al Masri, J. Behmann, H.-W. Dehne, E.C. Oerke
Comparison and Combination of Thermal, Fluorescence and Hyperspectral Imaging for Monitoring Fusarium Head Blight of Wheat on Spikelet Scale
Sensors (2019) 19, 2281, doi:10.3390/s19102281        

Stockfisch, N., A.-K. Mahlein
Das IfZ: Göttinger Agrarforschung mit Schwerpunkt Zuckerrübe – Vom jüngsten Blatt bis zur tiefsten Wurzelspitze
dzz (2019) Nr. 3, 27-29

Pfitzer, R.
Zunehmende Bedrohung durch SBR – Aktuelle Erkenntnisse und Ansätze zur Kontrolle von SBR
dzz (2019) Nr. 3, 22-23

Stephan, H., U. Böttcher, C.M. Hoffmann, K. Sieling, H. Kage 

Evaluating the potential of winter beet in northern Germany by a simulation model

European Journal of Agronomy (2019), DOI: 10.1016/j.eja.2019.04.005        

 

Quantifying of wheat resistance to Fusarium head blight with hyperspectral imaging

Bornimer Agrartechnische Berichte (2019), 25. Workshop Computer-Bildanalyse in der Landwirtschaft, Bonn, 17.04.2019, Heft 102, ISSN 0947-7314, 144-150

 

Detection of Rhizoctonia solani in sugar beet from leaves hyperspectral images on a single plant scale

Bornimer Agrartechnische Berichte (2019), 25. Workshop Computer-Bildanalyse in der Landwirtschaft, Bonn, 17.04.2019, Heft 102, ISSN 0947-7314, 55-61

 

Felddetektion von Blattkrankheiten des Weizens mit Hyperspektralsensoren

Bornimer Agrartechnische Berichte (2019), 25. Workshop Computer-Bildanalyse in der Landwirtschaft, Bonn, 17.04.2019, Heft 102, ISSN 0947-7314, 39-43

 

Herausforderungen und Einschränkungen bei hyperspektralen Messungen im UV-Bereich

Bornimer Agrartechnische Berichte (2019), 25. Workshop Computer-Bildanalyse in der Landwirtschaft, Bonn, 17.04.2019, Heft 102, ISSN 0947-7314, 70-75

 

Unsupervised clustering of remote sensing data from kiwifruit (A. deliciosa var. Hayward) orchards affected by kiwifruit decline

Bornimer Agrartechnische Berichte (2019), 25. Workshop Computer-Bildanalyse in der Landwirtschaft, Bonn, 17.04.2019, Heft 102, ISSN 0947-7314, 189-198

 

New trends of digital technologies - opportunities for sugar beet cultivation

Int. Sugar J. (2019) 121 (1442), 134-136

 

Jacobs, A., H.-J. Koch, B. Märländer
Using preceding crop effects for climate smart sugar beet (Beta vulgaris L.) cultivation
Eur. J. Agron. (2019) 104, 13-20 

Ladewig, E., C. Buhre, C. Kenter, N. Stockfisch, M. Varrelmann, A.-K. Mahlein
Pflanzenschutz im Zuckerrübenanbau in Deutschland – Situationsanalyse 2018
Sugar Industry (2018) 143, 708-722

Ladewig, E.
Leitlinien des integrierten Pflanzenschutzes im Zuckerrübenanbau 
Zuckerrübe (2018) 67 (6), 26-28

Ladewig, E.
Langzeitlagerung bei Zuckerrüben. Anforderungen an die Eigenschaften von Zuckerrüben ändern sich
dzz (2018) 54 (5), 38-39

Mahlein, A.-K.
Erkennen von Pflanzenkrankheiten mit optischen Sensoren
Zuckerrübe (2018) 67 (6), 29-31

Alisaac, E., J. Behmann, M. T. Kuska, H.-W. Dehne, A.-K. Mahlein
Hyperspectral quantification of wheat resistance to Fusarium head blight: comparison of two Fusarium species
Eur. J. Plant Pathol. (2018), doi.org/10.1007/s10658-018-1505-9                    

Behmann, J., K. Acebron, D. Emin, S. Bennertz, S. Matsubara, S. Thomas, D. Bohnenkamp, M.T. Kuska, J. Jussila, H. Salo, A.-K. Mahlein, U. Rascher
Specim IQ: Evaluation of a new, miniaturized handheld hyperspectral camera and its application for plant phenotyping and disease detection
Sensors (2018) 441, doi:10.3390/s18020441                      

Märländer, B., A.-K. Mahlein
Die Rübe startet durch
Zuckerrübe (2018) 67 (5), 29-33

Varrelmann, M.
Eine neue Krankheit mit vielen offenen Fragen - Das "Syndrom Bassess Richesses“ (SBR) an Zuckerrüben in Deutschland
Zuckerrübe (2018) 67 (5), 41-43