Publikationsuche

Mahlein, A.-K., N. Stockfisch
Pflanzenschutz digitalisieren und optimieren: Projektstart FarmerSpace in Göttingen
Zuckerrübe (2020) 69 Nr. 5, 36–37

Beneke, F., A.-K. Mahlein, A. W. Heckmann, S. Paulus, P. Gremmes
Digitale Technologien im Pflanzenschutz
Technik und Leben (2020) Nr. 3, 4

Kuska, M. T., S. von Tiedemann, A.-K. Mahlein
How table sugar is produced from sugar beets
Frontiers for Young Minds (2020) 8, 108, doi: 10.3389/frym.2020.00108
 
Paulus, S., A.-K. Mahlein
Technical workflows for hyperspectral plant image assessment and processing on the greenhouse and laboratory scale
GigaScience (2020) 9, doi: 10.1093/gigascience/giaa090
 
Heeren, B., S. Paulus, H. Goldbach, H. Kuhlmann, A.-K. Mahlein, M. Rumpf, B. Wirth
Statistical shape analysis of tap roots: a methodological case study on laser scanned sugar beets
BMC Bioinformatics (2020) 21, 335, doi: 10.1186/s12859-020-03654-8
 
Schramowski, P., W. Stammer, S. Teso, A. Brugger, F. Herbert, X. Shao, H.-G. Luigs, A.-K. Mahlein, K. Kersting 
Making deep neural networks right for the right scientific reasons by interacting with their explanations
Nature Machine Intelligence (2020) 2, 476-486, doi: 10.1038/s42256-020-0212-3; https://rdcu.be/b6dRr
 
Mahlein, A.-K., E. Ladewig
Wie erfolgt die Sortenprüfung?
Zuckerrüben Journal (2020) Nr. 3, 10-12

Stockfisch, N., K. Trimpler, C. Roß
Biodiversität erhalten und fördern
Zuckerrüben Journal (2020) Nr. 3, 13-14
 
Kenter, C., E. Ladewig
Lagerfähigkeit als Sorteneigenschaft von Zuckerrüben? Ergebnisse 2016-2018
Sugar Industry (2020) 145, 495-501, doi: 10.36961/si24680

Hossain, R., M. Varrelmann
Ertrag und Qualität von Zuckerrüben. Einfluss von Vergilbungsviren: Die Virusspezies und ihr Einfluss auf die pflanzliche Entwicklung
dzz (2020) Nr. 4, 18-19

Liebe, S., M. Varrelmann
Rübenfäulen. Schadbild und Möglichkeit der Bekämpfung: Auswirkung auf die Langzeitlagerung der Rüben
dzz (2020) Nr. 4, 24-25

Stockfisch, N., K. Trimpler, C. Roß
Aktuell in der Diskussion. Biodiversität erhalten und fördern: Und auf Zuckerrübenfeldern?
dzz (2020) Nr. 4, 32-33

Wilczek, U., B. Kulig, H.-J. Koch, R. Kälberloh, O. Hensel
Sensor system development for low-damage sugar beet harvesting – state and perspectives
Sugar Industry (2020) 145, 299-306, doi: 10.36961/si24377

Paulus, S.
Digitalisierung auf dem Acker schreitet fort
Farm Test, DLG-Magazin für Qualität und Technik (2020) 3, 22-25

Schäfer, J., J. Hale, C.M. Hoffmann, M. Bunzel
Mechanical properties and compositional characteristics of beet (Beta vulgaris L.) varieties and their response to nitrogen application
European Food Research and Technology (2020), doi: 10.1007/s00217-020-03562-4

Götze, P., H.-J. Koch
Das leisten Fruchtfolgen für die Zuckerrüben
Zuckerrübe (2020) 69, Nr. 4, 28-31
 
Barreto, A., S. Paulus, M. Varrelmann, A.-K. Mahlein
Hyperspectral imaging of symptoms induced by Rhizoctonia solani in sugar beet: comparison of input data and different machine learning algorithms
Journal of Plant Diseases and Protection (2020) 127, 441–451, doi: 10.1007/s41348-020-00344-8

Laufer, D., E. Ladewig
Unkrautbekämpfung in Zuckerrüben ohne die Wirkstoffe Desmedipham und Phenmedipham
Julius-Kühn-Archiv (2020) 464, 142-148

Koch, H.-J., A. Stracke, A. Hoffmann
Zwischenfrucht und Klimaschutz: Wie passt das zusammen?
Zuckerrübe (2020) 69, Nr. 3, 12-14

Bock, C., J.G.A. Barbedo, E.M. Del Ponte, K.-S. Chiang, D. Bohnenkamp, A.-K. Mahlein
From visual estimates to fully automated sensor-based measurements of plant disease severity: status and challenges for improving accuracy
Phytopathology Research 2 (2020), Article Number 9, 1-36, doi 10.1186/s42483-020-00049-8
 
Pfitzer, R., K. Schrameyer, R.T. Voegele, J. Maier, C. Lang, M. Varrelmann
Ursachen und Auswirkungen des Auftretens von „Syndrome des basses richesses“ in deutschen Zuckerrübenanbaugebieten
Sugar Industry (2020) 145, 234-244

Mahlein, A.-K., E. Ladewig
Was leistet das Sortenprüfsystem in Deutschland? Welchen Beitrag können EU-Sorten leisten?
Zuckerrübe (2020) 69, Nr. 1, 41-43

Schramowski, P., W. Stammer, S. Teso, A. Brugger, H.-G. Luigs, A.-K. Mahlein, K. Kersting
Right for the Wrong Scientific Reasons: Revising Deep Networks by Interacting with their Explanations
Computer Science > Machine Learning (2020), 1–22

Nause, N., T. Meier, C.M. Hoffmann
Tissue composition and arrangement in sugar beet genotypes of different tissue strength with regard to damage and pathogen infestation
Sugar Industry (2020) 145, 114–123

Ebmeyer, H., C.M. Hoffmann
Early drought stress: Effects on yield formation and quality of sugar beet
Sugar Industry (2020) 145, 104–113

Gil, J.F., D. Wibberg, O. Eini, E.I. Savenkov, M. Varrelmann, S. Liebe
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 (2020) 12 (76), 1–21, doi 10.3390/v12010076

Bohnenkamp, D., S. Paulus, A.-K. Mahlein
Geometrische und spektrale Erfassung von Bestandeseigenschaften zur Phänotypisierung von Zuckerrüben und Weizen
Sugar Industry (2020) 145, 53–58, doi 10.36961/si23944

Liebe, S., D. Wibberg, E. Maiss, M. Varrelmann
Application of a reverse genetic system for Beet necrotic yellow vein virus to study Rz1 resistance response in sugar beet
Frontiers in Plant Science (2020), doi 10.3389/fpls.2019.01703

Mahlein, A.-K., E. Ladewig
Das integrierte Sortenprüfsystem. Was leistet das Sortenprüfsystem in Deutschland und welchen Beitrag können EU-Sorten leisten?
dzz (2019) 55 (6), 22-23

Ebmeyer, H., C. Hoffmann
Früher Trockenstress beeinträchtigt Ertrag und Qualität
Zuckerrübe (2019) 68 (6), 27-29

Kenter, C., E. Ladewig
Gibt es Sortenunterschiede bei der Lagerung?
Zuckerrübe (2019) 68 (6), 40-42

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