Publikationen: Gesamtverzeichnis

Eini, O., Margaria, P., Knierim, D., Pommerenke, C., Heupel, M., Krenz, B., Varrelmann, M., and Menzel, W. 2026. Molecular characterization and infectious clone construction of beet capulavirus 1 infecting tomato in Germany. J. Gen. Virol. 107(10):2347

Jacobs, A., Hénault, C., Robert, P., Venus, U. L., Ricke-Herbig, M., and Aubry, R. 2026. Greenhouse gas emissions from soil after lime application – evidence from literature search and laboratory experiments. Sugar Industry int. 151(10): 692-701

Roß, C. 2026. Potential zur Reduzierung von CO2-Emissionen im Zuckerrübenanbau. Zuckerrübe 75(5):28-30

Toth, R., Fluck, N., Ritz, J., Varrelmann, M., and Kube, M. 2026. A Discriminative PCR Assay Enabling Differentiation of ‘Candidatus Phytoplasma solani’ Subgroups 16SrXII-A and -P. Plants 15(18):2823.

Wieters, B., Glock, I., Koch, H.-J., and Stockfisch, N. 2026. Successful integration of overwintering annual flower strips into sugar beet cultivation for the control of virus yellows transmission by aphids. Frontiers in Agronomy 8:1864545.

Han, L., Zhou, Z., Schemmel, M., Grunwald, D., Kage, H., and Cai, D. 2026. MicroRNAs (miRNAs) and small interfering RNAs (siRNAs) both contribute to wheat (Triticum aestivum L.) adaptation to continuous cultivation. Plant Stress 24:101553.

Bömer, J., Marks, E., Ispizua Yamati, F. R., Stachniss, C., Paulus, S., and Mahlein, A.-K. 2026. A Dataset of Temporally Consistent Instance Annotations for 4D Plant Phenotyping. Sci Data 13(1):1325.

Benjes, K., Varrelmann, M., and Liebe, S. 2026. Rizomania-Resistenzgen Rz2: Neue Ergebnisse aus der Forschung, Resistenzstabilität und Resistenzmechanismus. dzz 62(3):32-33

Grunwald, D., Koch, H.-J., Jacobs, A., and Poeplau, C. 2026. Ist die Zuckerrübe wirklich ein „Humuszehrer“?: Neue Ergebnisse aus zwei verschiedenen Datensätzen. Zuckerrübenklischee aufgedeckt. dzz 62(3):34-35

Ganga Raju, N. K., Konche, D., Muller, O., and Jacobs, A. 2026. Effect of atmospheric carbon-dioxide enrichment on development and yield of sugar beet (Beta vulgaris L.). Field Crop. Res. 347: 110619.

Yang, Y., Varrelmann, M., and Liebe, S. 2026. Validation of sugar beet varietal resistance against Cercospora leaf spot under greenhouse conditions. Sugar Industry int. 151(6): 472-478

Yang, Y., Wyatt, N. A., Martinez, A. L., Bolton, M. D., Lennefors, B.-L., Keunecke, H., Reineke, H., Köhler, M., Varrelmann, M., and Liebe, S. 2026. Experimental evolution reveals genomic signatures of variety-specific selection of Cercospora beticola in Germany. Sci. Rep. UK 16:15881

Borgolte, S., and Varrelmann, M. 2026. Zwischenfrüchte als Wirte? Viröse Vergilbung in Zuckerrüben: Identifizierung von potentiellen Wirtspflanzen für Vergilbungsviren. dzz 62(2):42-43

Okole, N., Ispizua Yamati, F. R., Gupta, A., Shoaei, Z., Eini, O., Varrelmann, M., Paulus, S., and Mahlein, A.-K. 2026. Image-based automated identification of SBR-transmitting planthoppers on sticky traps. J Plant Dis Prot 133(3):86

Ispizua Yamati, F. R., Günder, M., Bömer, J., Barreto, A., Varrelmann, M., Bauckhage, C., and Mahlein, A.-K. 2026. Hybrid Modeling of Cercospora Leaf Spot Epidemiology: Integrating Mechanistic and Machine Learning Approaches Using Remote-Sensing and Environmental Data. Phytopathology Volume 116(4):561-578.

Paulus, S., Linkugel, T., Ahmadi, A., McCool, C., Mahlein, A.-K. 2026. A Generalized Concept for Clustering Capabilities of Weeding Robots. Journal of Field Robotics 43(1):49-62.

Marks, E., Bömer, J., Magistri, F., Sodano, M., Mahlein, A.-K., Behley, J., and Stachniss, C. 2026. Autonomously estimating leaf parameters of sugarbeet plants in real agricultural environments. Computers and Electronics in Agriculture 249: 111794.

Glock, I., Sodtke, K., Wieters, B., Witt, F. K., Lubjuhn, J., and Scherber, C. 2026. Insecticide‐level pest control provided by in‐field flower strips. Journal of Applied Ecology 63(4): e70378

Bömer, J., Marks, E., Ispizua Yamati, F. R., Stachniss, C., Paulus, S., and Mahlein, A.-K. 2026. Spatio-temporal 4D phenotyping for automated morphological genotype differentiation of sugar beet. Precis. Agric. 27(3):50.

Heim, R. H. J., Melloy, P., Ispizua Yamati, F. R., Okole, N., Mikaberidze, A., and Mahlein, A.-K. 2026. A spatially explicit negative prognosis framework for Cercospora leaf spot using remotely sensed leaf area index. Eur J Plant Pathol:1-24

Konche, D., Romero, J. M., Ispizua Yamati, F. R., Bömer, J., Askin, I., Jedmowski, C., Mahlein, A.-K., Rascher, U., and Muller, O. 2026. Sun-induced fluorescence responses to structural and physiological effects caused by the Cercospora leaf spot in sugar beet. Journal of Experimental Botany:erag144

Koch, H.-J., Grunwald, D., and Hoffmann, C. M. 2026. Sugar beet response to varied plant populations—Current and historic trial results. Agronomy Journal 118(2):e70350.

Leiding, B., Paulus, S., and Lehmann, D. J. 2026. The future of resilient food production—Current challenges and future opportunities. Front. Sustain. Food Syst. 10: 1673667

Müller, J., Paulus, S., Richter, E., and Oerke, E.-C. 2026. Preliminary assessment of hyperspectral imaging for detecting Halyomorpha Halys and Nezara viridula feeding sites on bean pods: a proof-of-concept study. J Plant Dis Prot 133(1): 16

Borgolte, S., and Varrelmann, M. 2026. Cover Crops and Flower Strip Plants as Potential Hosts for Sugar Beet‐Infecting Virus Yellows Species and Their Attractiveness to the Vector Myzus persicae. Plant Pathol. 75(1): e70118.

Detring, J., Bömer, J., Hoffmann, C. M., and Mahlein, A.-K. 2026. Morphological and physiological alterations caused by Candidatus Arsenophonus phytopathogenicus on different sugar beet varieties. Sugar Ind. int. 151: 60-68

Agyei, K., Detring, J., Metzner, R., Huber, G., Pflugfelder, D., Eini, O., Varrelmann, M., Mahlein, A.-K., Koller, R. 2025. Syndrome “basses richesses” disease induced structural deformations and sectorial distribution of photoassimilates in sugar beet taproot revealed by combined MRI-PET imaging. Plant Phenomics: 100053

Barreto, A., Koops, D., Fritsch, T., Ungru, A., Ispizua Yamati, F. R., Paulus, S., Mahlein, A.-K. 2025. Precision weeding in sugar beet farming: UAV monitoring of robotic systems. Pages 657–663 in: Precision Agriculture '25. J. V. Stafford, ed. Wageningen Academic Publishers, Boston.

Barreto, A., Paulus, S. 2025. Digitales Monitoring & Applikation gegen Pflanzenkrankheiten bei ZR: Drohnen im Pflanzenschutz nutzen. Pflanzenarzt(3): 20-23

Behn, H., Ballvora, A., Bendig, J., Ispizua Yamati, F. R., Koua, A. P., Mahlein, A.-K., Mason, A. S., Rascher, U., Sadeqi, M. B., and Léon, J. 2025. UAV-based multispectral image analysis revealed stay-green haplotypes in wheat specific for different soil nitrogen levels. BMC Plant Biol 25: 1405

Borgolte, S., Laufer, D., Liebe, S., Seebode, S., and Kenter, C. 2025. Improved integrated management of Cercospora leaf spot (Cercospora beticola) with a new-type resistant sugar beet (Beta vulgaris L.) variety. Eur. J. Plant Pathol.

Braun-Kiewnick, A., Giongo, A., Zamberlan, P. M., Pluta, P., Koch, H.-J., Kage, H., Smalla, K., and Babin, D. 2025. The Microbiome of Continuous Wheat Rotations: Minor Shifts in Bacterial and Archaeal Communities but a Source for Functionally Active Plant-Beneficial Bacteria. Phytobiomes Journal 9(2): 240-256.

Detring, J., Bömer, J., Gupta, A., Eini, O., and Mahlein, A.-K. 2025. Phenotyping of Syndrome "Basses Richesses" in Sugar Beet by Morphological and Spectral Traits. Phytopathology

Ehnts-Gerdes, A. 2025. KI ist ein Game Changer: Künstliche Intelligenz erobert die Landwirtschaft - von smarter Unkrauterkennung bis zu autonomen Maschinen. Wo stehen wir heute und welches Potential steckt noch in dieser Technologie? Antworten gibt Stefan Paulus. DLG-Mitteilungen 10/2025: 19

Eini O., Shoaei Z., Schumann N., Varrelmann M. 2025. Role of complementary-sense genes and intergenic region of beet curly top virus in intermolecular recombination frequency upon local infection in plants. J. Virol.: e00016-25

Eini, O., Shoaei, Z., and Varrelmann, M. 2025. Molecular Detection and Multilocus Sequence Analysis of ‘ Candidatus Phytoplasma Solani’ Strains Infecting Neighbouring Potato and Sugar Beet Fields in Southern Germany. J. Phytopathol. 173(6): e70192.

Francis, L. J., Geissler, L. G. B., Okole, N., Gipp, B., Stachniss, C., and Heim, R. 2025. ReflectDetect: A software tool for AprilTag-guided in-flight radiometric calibration for UAV-mounted 2D snapshot multi-camera imagery. SoftwareX 30: 102150.

Grunwald, D., and Koch, H.-J. 2025. How does grain legume inclusion affect yield and N dynamics in a sugar beet crop rotation? Nutr Cycl Agroecosyst

Grunwald, D., Poeplau, C., Koch, H.-J., Jacobs, A. 2025. Effect of sugar beet (Beta vulgaris L.) cultivation on soil organic carbon stocks in Germany. Soil Use Manage. 41(1): e70022

Günder, M., Yamati, F. R. I., Barreto, A., Mahlein, A.-K., Sifa, R., and Bauckhage, C. 2025. SugarViT-Multi-objective regression of UAV images with Vision Transformers and Deep Label Distribution Learning demonstrated on disease severity prediction in sugar beet. PLOS ONE 20(2): e0318097

Hagedorn Kirchhoff, M., Liebe, S., and Varrelmann, M. 2025. Aktuelle Erkenntnisse zu SBR und Lösungsansätze: Erste Schilf-Glasflügelzikaden und damit auch erste Symptome von SBR sind in den norddeutschen Zuckerrübenanbaugebieten angekommen. Die Ausbreitung wird über intensive Monitoringaktivitäten abgebildet. Dieser Artikel gibt eine Übersicht über die Forschungsaktivitäten und erste Lösungsansätze. Die Zuckerrübe 74(05): 8-12

Hennecke, F., Bömer, J., Heim, R. H. 2025. Modification of an Automated Precision Farming Robot for High Temporal Resolution Measurement of Leaf Angle Dynamics using Stereo Vision. MethodsX: 103169.

Huhn, M., Friesewinkel, T., Eidmann, D., Heinrich, A., Paulus, S., Pfeffer, P. R., Starzmann, D., and Bargiel, D. 2025. Frühzeitige Erkennung von Pflanzenkrankheiten mittels Satellitendaten. Pages 255–260 in: GI-Edition Lecture Notes in Informatics: Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft, Fokus: Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft. Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings; Series of the Gesellschaft für Informatik (GI), Wieselburg, Austria, 25.-26. Februar 2025. J. Dörr, T. Steckel, H. Prankel, V. Kruder-Motsch, S. Bosse, P. Riegler-Nurscher, and H. Floto, eds., Bonn

Kenter, C., Hoffmann, C.M. 2025. Sugar beet (Beta vulgaris L.) yield and quality data at different harvest dates from a multi-environmental study in Germany. Open Data Journal for Agricultural Research 11, 6-8

Kenter, C., Laufer, D., and Liebe, S. 2025. Herbizidsysteme im Vergleich: Ertragsvorteil mit Conviso Smart?: (Noch) keine Empfehlung bei SBR. dzz 61(5): 36-37

Kenter, C., Laufer, D., Liebe, S. 2025. Ertragseffekt des Herbizidsystems - bringt Conviso Smart Vorteile? Zuckerrübe 74(3): 28-32

Koch, H.-J. 2025. Rückblick auf die Zeit von 1990 bis 2025 - Meilensteine im Zuckerrübenanbau: Was hat den Pflanzenbau bewegt - ein persönliches Resümee. dzz 61(02): 44-45

Koch, H.-J. 2025. Zuckerrübenanbau der letzten 35 Jahre - Ein Resümee. Zuckerrübe 74(02): 38-41

Kühling, I., Pahlmann, I., Räbiger, T., Helfrich, M., Flessa, H., Schlathölter, M., Koch, H.-J., Essich, L., Ruser, R., Reinhard-Kolempas, M., Hoffmann, A., Kage, H. 2025. Legacies of winter cover crops lead to opposing optimal N fertilisation rates and yields in first and second subsequent crops on contrasting soils. Nutr Cycl Agroecosyst Volume 130(Issue 3).

Kühling, I., Sieling, K., Räbiger, T., Helfrich, M., Flessa, H., Schlathölter, M., Grunwald, D., Koch, H.-J., Essich, L., Ruser, R., Kage, H. 2025. Different utilisation of residual N from oil radish cover crop by maize or sugar beet, and subsequent winter wheat. Eur. J. Agron. 169

Liebe, S. 2025. Bekämpfung der Cercospora-Blattfleckenkrankheit in Zuckerrüben: Resistenz wirkt - aber wann?: Was leisten resistente Sorten und wie lässt sich die Resistenzstabilität messen? dzz 61(5): 34-35

Mikaberidze, A., Cruz, C. D., Zerihun, A., Barreto, A., Beck, P., Calderón, R., Camino, C., Campbell, R. E., Delalieux, S. K. L., Fabre, F., Falla, E., Fraser, S., Gold, K. M., Gongora-Canul, C., Hamelin, F., Harteveld, D. O. C., Hong, C.-F., Leclerc, M., Lee, D.-Y., Lobo, M., Mahlein, A.-K., McLay, E., Melloy, P., Parnell, S., Rascher, U., Rich, J., Salotti, I., Soubeyrand, S., Sprague, S., Surano, A., Takooree, S. D., Taylor, T. H., Touzeau, S., Zarco-Tejada, P. J., Cunniffe, N. J. 2025. Opportunities and Challenges in Combining Optical Sensing and Epidemiological Modelling. Phytopathology

Möller, K., Blecher, T., Bodner, G., Böhmer, J., Eichler-Löbermann, B., Fritz, M., Herrmann, A., Klöcker, D., Koch, H.-J., Macholdt, J., Menskes, D., Moll, M., Poetsch, J., Rapp, C., Schäfer, T., Schmidtke, K., and Pekrun, C. 2025. Regenerative Landwirtschaft – Annäherung an eine wissensbasierte Definition. J. f. Kulturpfl. 77(1): 110-131.

Nasser, V., Beule, L., Koch, H.-J., Dittert, K., Essich, L., Ruser, R., Kage, H., and Kühling, I. 2025. Regulation of winter soil mineral nitrogen and N2O emissions by cover crop termination timing. Nutr Cycl Agroecosyst

Nasser, V., Dechow, R., Helfrich, M., Meijide, A., Rummel, P. S., Koch, H.-J., Ruser, R., Essich, L., Dittert, K. 2025. Evaluating N2O emissions and carbon sequestration in temperate croplands with cover crops: insights from field trials. SOIL 11(2): 489-506.

Panagea, I. S., Quataert, P., Alonso‐Ayuso, M., Bárcena, T. G., Boever, M. de, Diacono, M., Jacobs, A., Jensen, J. L., Seidel, F., Seitz, D., Spiegel, H., Vanden Nest, T., Don, A., and Ruysschaert, G. 2025. Forage vs. grain legumes: Contrasting effects on soil organic carbon stocks–evidence from 30 European field experiments. Eur. J. Soil Sci. 76(2): e70086

Paulus, S., and Barreto, A. 2025. Innovative Technologien zur Unkrautkontrolle im Zuckerrübenanbau. BlickPunkt – Landwirtschaft im Fokus (04): 18-21

Paulus, S., and Koops, D. 2025. KI transformiert den Pflanzenschutz. DLG Mitteilungen 142(12): 52-55

Pfordt, A., Paulus, S. 2025. A review on detection and differentiation of maize diseases and pests by imaging sensors. J Plant Dis Prot 132(1).

Rahenbrock, D., and Varrelmann, M. 2025. Comparative small RNA profiles of beet mosaic virus (BtMV), beet mild yellowing virus (BMYV) and beet yellows virus (BYV) infected Nicotiana benthamiana and Beta vulgaris. Virus Res. 361: 199640

Rahenbrock, D., Bode, M. and Varrelmann, M. 2025. Differential Effects of Local dsRNA Application on Systemic Beet Mosaic Virus Resistance in Nicotiana benthamiana and Beta vulgaris. MPMI 38(4), 518–528

Rollwage, L., and Varrelmann, M. 2025. Neue Strategien gegen die Schilf-Glasflügelzikade und die Rübenkrankheit SBR. Accessed Mar 5, 2025.

Rollwage, L., Varrelmann, M., and Pfitzner, H. 2025. SBR - Zuckerrübenanbau in Gefahr? Rheinische Bauernzeitung 79(38): 16-18

Roß, C. A., Dufrane, C., Hansen, A. L., Jachowicz, N., Koch, H.-J., Nielsen, O., Raaijmakers, E., Stockfisch, N. 2025. Reducing aphid infestation by growing barley as a companion plant in sugar beet cultivation. Sugar Industry int. 150(6): 439-446

Roß, C., Stockfisch, N. 2025. Entwicklung von Kennwerten im Pflanzenschutz. Zuckerrübe 74(3): 38-39

Singh, D. A., Nazgol, E., Holtgrewe-Stukenbrock, E., Varrelmann, M., Jung, C. 2025. Uncovering genes essential in domestication and breeding of sugar beet. The Crop Journal

Smeesters, L., Venturini, F., Paulus, S., Mahlein, A.-K., Perpetuini, D., Cardone, D., Merla, A., Gac, B., Perrin, S., Trégoat, D., Poffo, L., Fournier, A., Bonifazi, G., Serranti, S., Liao, W., Osseiran, N., Vanwolleghem, M., Peretti, R., Bandyopadhyay, A., Bertling, K., Parameswaran, K., Rakić, A. D., Sengupta, A., Svanberg, S., Kujawinska, M., Cozzolino, D., Perez-Marin, D., Entrenas de León, José A., Torres Rodríguez, I., Fodor, M., Benes, E., Matkovits, A., Jókai, Z., Cristescu, S. M., Khodabakhsh, A., Jahromi, K., Nematollahi, M., Harren, F. H., Rokx, E., Sikorska, E., Sowoidnich, K., Maiwald, M., Sumpf, B., Roussey, M., Peiponen, K.-E., Femenias, A., Fomina, P., Kokoric, V., Stach, R., Mizaikoff, B., Konstantaki, M., Pissadakis, S., Michelucci, U., Paśko, S., Pakuła, A., Crocombe, R. A., Miseo, E. V., Liapis, A. C., Ahmed, F., Sun, Z., Chandrinou, C., Chatzipetrou, M., Zergioti, I., Trog, U., Haase, A., Smolka, M., Oosterveld, L., van Hoof, C., Müller, A., Hlavatsch, M., Bajrami, D., Olvera-Gonzalez, E., Escalante-Garcia, N., Blazquez Soro, P. A., van Hoorde, K., Tiwari, B., Westerhoff, T., Kneissl, M., and Mignani, A. G. 2025. 2025 photonics for agrifood roadmap: towards a sustainable and healthier planet. J. Phys. Photonics

Stockfisch, N., Roß, C., Gries, C. 2025. Artenvielfalt und Agrarlandschaft in Deutschland: Was wird von Zuckerrüben-anbauenden Betrieben in Süddeutschland umgesetzt? dzz 61(1): 28-29

Toth, R., Huettel, B., Varrelmann, M., and Kube, M. 2025. The 16SrXII-P Phytoplasma GOE Is Separated from Other Stolbur Phytoplasmas by Key Genomic Features. Pathogens 14(2): 180

Wieters, B. 2025. Blühstreifen in Zuckerrüben als Beitrag zur Blattlauskontrolle: Nützlingsförderung durch Blühstreifen. Der Pflanzenarzt 78(9-10): 28-30

Wieters, B. 2025. Neue Anbauverfahren: Begleitpflanzen im Test. Zuckerrübe 74(04): 32-34

Wieters, B., and Stockfisch, N. 2025. Breite Themenvielfalt geboten. Zuckerrübe 74(6): 34-35

Wieters, B., and Stockfisch, N. 2025. Neue Erkenntnisse für eine gesicherte Zukunft - Die Göttinger Zuckerrübentagung 2025: Zuckerrübenanbau unter Krankheitsstress und Klimawandel. dzz 61(4): 5

Wieters, B., Stockfisch, N. 2025. Wenn aus Streifen eine Gemeinschaft wird: Am Institut für Zuckerrübenforschung in Göttingen wird eifrig geforscht. Aktuell beschäftigen sich die Wissenschaftler mit dem gemeinschaftlichen Anbau von Zuckerrüben und Begleitpflanzen auf dem Acker. Bauernzeitung 66(25): 26-27

Yang, Y., Varrelmann, M., and Liebe, S. 2025. Effect of sugar beet variety resistance on the disease epidemiology of Cercospora beticola. Pest Manag. Sci.

Arnhold, J., Ispizua Yamati, F. R., Kage, H., Mahlein, A.-K., Koch, H.-J., Grunwald, D. 2024. Minirhizotron measurements can supplement deep soil coring to evaluate root growth of winter wheat when certain pitfalls are avoided. Plant methods 20(1): 183

Barreto Alcántara, A. A., Ispizua Yamati, F. R. 2024. Alternative zur Einsparung. Fungizideinsatz mit Drohnen. Auswertung von Drohnenaufnahmen in Zuckerrüben. dzz 60(3): 30-31

Barreto, A., Ispizua Yamati, F. R. 2024. Alternative zur Einsparung. Fungizideinsatz mit Unterstützung von Drohnen: Auswertung von Drohnenaufnahmen in Zuckerrüben. dzz 59(2): 42-43

Barreto, A., Ispizua Yamati, F. R. 2024. Können Drohnen helfen, Fungizide einzusparen? Zuckerrübe 73(2): 34-35

Benjes, K., Varrelmann, M., Liebe, S. 2024. Control of rhizomania in sugar beet—A success story made possible by resistance breeding. Plant Pathol.

Bömer, J., Esser, F., Marks, E., Rosu, R. A., Behnke, S., Klingbeil, L., Kuhlmann, H., Stachniss, C., Mahlein, A.-K., Paulus, S. 2024. A3D printed plant model for accurate and reliable 3D plant phenotyping. GigaScience 13: 1-15, no. giae035

Borgolte, S., Menzel, W., and Varrelmann, M. 2025. One-step TaqMan® RT-qPCR detection of sugar beet-infecting poleroviruses in Myzus persicae from yellow water pan traps opens up new possibilities for early risk assessment of virus yellows disease. Journal of Virological Methods 331: 115052.

Borgolte, S., Varrelmann, M., Hossain, R. 2024. Time point of virus yellows infection is crucial for yield losses in sugar beet, and co‐infection with beet mosaic virus is negligible under field conditions. Plant Pathol. 73: 2056-2070

Del Ponte, E. M., Mahlein, A.-K., Bock, C. H. 2024: Plant disease quantification: Chapter 6. Pages 211–225 in: Agrios' Plant Pathology: Sixth Edition. R. P. Oliver, ed. Academic Press

Detring, J., Barreto, A., Mahlein, A.-K., Paulus, S. 2024. Quality assurance of hyperspectral imaging systems for neural network supported plant phenotyping. Plant methods 20(1): 189

Eini, O., Benjes, K., Dietrich, K., Reichelt, M., Schumann, N., and Varrelmann, M. 2024. Insights into the molecular basis of beet curly top resistance in sugar beet through a transcriptomic approach at the early stage of symptom development. J. Gen. Virol. 105(9).

Eini, O., Pfitzer, R., Varrelmann, M. 2024. Rapid and specific detection of Pentastiridius leporinus by recombinase polymerase amplification assay. B. Entomol. Res.: 1-8

Fishkis, O., Stangl, J., Tomforde, M., and Koch, H.-J. 2024. Wie präzise ist die Herbizidapplikation in Streifen? Zuckerrübe 73(2): 22-24

Fishkis, O., Strassemeyer, J., Pöllinger, F., Roß, C. A., and Koch, H.-J. 2024. Toxicological risk assessment of mechanical-chemical vs. chemical weed control techniques in sugar beet in Germany using SYNOPS-GIS. Frontiers in Agronomy (Volume 5 - 2023).

Fishkis, O., Strassemeyer, J., Roß, C. A., Koch, H.-J. 2024. Climate impact, toxicological risks and economic efficiency of conventional and new weed control methods in sugar beet. Sugar Industry int. 149(6): 460-468

Fishkis, O., Weller, J., Lehmhus, J., Pöllinger, F., Strassemeyer, J. Koch, H.-J. 2024: Ecological and economic evaluation of conventional and new weed control techniques in row crops. Agriculture, Ecosystems & Environment 360, 1-13

Giongo, A., Arnhold, J., Grunwald, D., Smalla, K., Braun-Kiewnick, A. 2024: Soil depths and microhabitats shape soil and root-associated bacterial and archaeal communities more than crop rotation in wheat. Front. Microbiomes 3

Groeneveld, M., Grunwald, D., Piepho, H.-P., Koch, H.-J. 2024. Crop rotation and sowing date effects on yield of winter wheat. J. Agr. Sci.: 1-11

Günder, M., Ispizua Y., F. R., Mahlein, A.-K., Bauckhage, C. 2024. Towards Agent-based Disease Spread Modeling Combining Knowledge-driven Simulation and Machine Learning. Pages 4692–4701 in: 2024 IEEE International Conference on Big Data (BigData), Washington DC, USA, 15.12.2024 - 18.12.2024. IEEE

Heim, R. H. J., Okole, N., Steppe, K., van Labeke, M., Geedicke, I., Maes, W. 2024. An applied framework to unlocking multi angular UAV reflectance data: a case study for classification of plant parameters in maize (Zea mays). Precis. Agric. 25: 1751-1775

Hoffmann, C. M. 2024. Marc content of sugar beet in Germany. Sugar Ind. int. 149(5): 379-385

Hossain, R., Willems, G., Wynant, N., Borgolte, S., Govaerts, K., and Varrelmann, M. 2024. Aphid-mediated beet yellows virus transmission initiates proviral gene deregulation in sugar beet at early stages of infection. PLOS ONE 19(10): e0311368.

Ispizua Yamati, F. R., Bömer, J., Noack, N., Linkugel, T., Paulus, S., Mahlein, A.-K. 2024. Configuration of a multisensor platform for advanced plant phenotyping and disease detection: case study on Cercospora leaf spot in sugar beet. Smart Agricultural Technology: 100740.

Ispizua Yamati, F. R., Günder, M., Barreto Alcántara, A. A., Bömer, J., Laufer, D., Bauckhage, C., Mahlein, A.-K. 2024. Automatic scoring of Rhizoctonia crown and root rot affected sugar beet fields from orthorectified UAV images using Machine Learning. Plant Dis. 108(3), 711-724

Ispizua Yamati, F. R., Heim, R.H.J., Günder, M., Gajda, W., Mahlein, A.-K. 2024: Image-to-image translation for satellite and UAV remote sensing: a use case for Cercospora Leaf Spot monitoring on sugar beet. In: IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry (MetroAgriFor), Pisa, Italy, 06.-08.11.2023. IEEE, ed., 783-787

Jacobs, A., Roß, C., Trimpler, K., Stockfisch, N. 2024. Towards sustainable development of sugar beet cultivation – underlying basics and possible aims. Sugar Ind. int. 149(5): 367-378

Koch, H.-J., Grunwald, D., Essich, L., Ruser, R. 2024. Cover crop characteristics modulate amount and timing of nitrogen supply of fertilized sugar beet (Beta vulgaris L.) in temperate climate. Canadian Journal of Plant Science.

Koch, H.-J., Grunwald, D., Essich, L., Ruser, R. 2024. N supply and yield of sugar beet after cover cropping: effects of cover crop species and management. Sugar Industry int. 149(9): 605-613

Kuska, M. T., Wahabzada, M., Paulus, S. 2024. AI for crop production – Where can large language models (LLMs) provide substantial value? Computers and Electronics in Agriculture 221

Laufer, D., Kenter, C., Buhre, C., Roß, C.A., Liebe, S. 2024. Pflanzenschutz im Zuckerrübenanbau in Deutschland – Analyse der Chancen und Herausforderungen. Sugar Ind. int. 149, 526-539

Laufer, D., Liebe, S. 2024: Einfluss von blattaktiven Herbizidwirkstoffen auf die Unkrautkontrolle in Zuckerrüben. 31. Deutsche Arbeitsbesprechung über Fragen der Unkrautbiologie und -bekämpfung, 27.-29. Februar 2024, Julius-Kühn-Archiv 478, 107-108

Mahlein, A.-K. 2024. Forschung für den Zuckerrübenanbau: Vielfältige Bausteine für eine nachhaltige Entwicklung. dzz 60(5): 32-33

Mahlein, A.-K. 2024. Forschung zügig für die Praxis nutzbar machen: Editorial. Zuckerrübe 73(6): 3

Mahlein, A.-K., Arnal Barbedo, J. G., Chiang, K.-S., Del Ponte, E. M., Bock, C. H. 2024. From Detection to Protection: The Role of Optical Sensors, Robots, and Artificial Intelligence in Modern Plant Disease Management. Phytopathology

Okole, N., Ispizua Yamati, F. R., Hossain, R., Varrelmann, M., Mahlein, A.-K., Heim, R. H. J. 2024. Aerial low‐altitude remote sensing and deep learning for in‐field disease incidence scoring of virus yellows in sugar beet. Plant Pathology

Okole, N., Ispizua Yamati, F.R., Hossain, R., Varrelmann, M., Mahlein, A.-K., Heim, R.H.J. 2024: Hyperspectral signatures and betalain indicator for beet mosaic virus infection in sugar beet. In: IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry (MetroAgriFor), Pisa, Italy, 06.-08.11.2023. IEEE, ed., 506-511

Ott, C., Kenter, C., Laufer, D. 2024: Reduzierte Herbizidwirkung durch Staub – Folgen für die chemisch-mechanische Unkrautbekämpfung bei Zuckerrüben. In: 31. Deutsche Arbeitsbesprechung über Fragen der Unkrautbiologie und -bekämpfung; 27.-29. Februar 2024, Braunschweig, Julius-Kühn-Archiv 478, 109-110

Ott, C., Laufer, D., Ladewig, E., Kenter, C. 2024. Composition of the weed flora in sugar beet cultivation in Germany – nationwide trials 1995-2022. Sugar Ind. int. 149(4), 277-286

Paulus, S., Barreto, A., Koops, D., and Mahlein, A.-K. 2024. Nutzung digitaler Technologien für den integrierten digitalen Pflanzenschutz. Pages 72–75 in: Jahresbericht: Nationaler Aktionsplan zur nachhaltigen Anwendung von Pflanzenschutzmitteln

Paulus, S., Pichler, L., Barreto, A. 2024: Using spectral sensing in plant science. Sugar Industry 149(2), 122-126

Pfitzer, R., Rostás, M., Häußermann, P., Häuser, T., Rinklef, A., Detring, J., Schrameyer, K., Voegele, R. T., Maier, J., Varrelmann, M. 2024. Effects of succession crops and soil tillage on suppressing the syndrome ‘basses richesses’ vector Pentastiridius leporinus in sugar beet. Pest Manag. Sci. 80: 3379-3388

Prilop, K., Jacobs, A., and Steinhoff-Knopp, B. 2024. Formal and informal learning on Soil Compaction and its Prevention in Germany. BonaRes Series.

Rollwage, L., van Houtte, H., Hossain, R., Wynant, N., Willems, G., Varrelmann, M. 2024. Recessive resistance against beet chlorosis virus is conferred by the eukaryotic translation initiation factor (iso)4E in Beta vulgaris. Plant Biotechnol. J., 1-13

Roß, C., Koch, H.-J., Stockfisch, N. 2024: Gerste als Begleitpflanze. Zuckerrübe 73(1), 23-24

Roß, C., Koch, H.-J., Stockfisch, N. 2024. Gerste als Begleitpflanze. Zuckerrübe 73(1): 23-24

Roß, C., Koch, H.-J., Stockfisch, N. 2024. Neue Anbausysteme. Gerste als Begleitpflanze: Erste Versuche zur Reduktion des Schädlingsbefalls durch den Anbau von Begleitpflanzen in Zuckerrüben. dzz 59(2): 36-37

Storm, H., Seidel, S. J., Klingbeil, L., Ewert, F., Vereecken, H., Amelung, W., Behnke, S., Bennewitz, M., Börner, J., Döring, T., Gall, J., Mahlein, A.-K., McCool, C., Rascher, U., Wrobel, S., Schnepf, A., Stachniss, C., Kuhlmann, H. 2024. Research priorities to leverage smart digital technologies for sustainable crop production. Eur. J. Agron. 156

Toth, R., Huettel, B., Eini, O., Varrelmann, M., Kube, M. 2024. The complete genome sequence of the stolbur pathogen "Candidatus Phytoplasma solani" from Pentastiridius leporinus. Microbiology resource announcements: e0064024.

Varrelmann, M., Haghverdi, H., Rollwage, L., Eini, O. 2024. SBR erfordert intensive Forschung. Zuckerrübe 73(6): 26-30

Wieters, B., Klages, H., Stockfisch, N. 2024. Neue Rübenwäsche am IfZ: Modernisierung der Versuchs-Infrastruktur - weiterhin hohe Qualität bei der Aufbereitung von Feldversuchen. dzz 59(4): 33

Wieters, B., Klages, H., Stockfisch, N. 2024. Neue Rübenwäsche am IfZ. Zuckerrübe 73(6): 40-41

Alisaac, E., Mahlein, A.-K. 2023. Fusarium Head Blight on Wheat: Biology, Modern Detection and Diagnosis and Integrated Disease Management. Toxins 15(3):192

Arnhold, J., Grunwald, D., Braun-Kiewnick, A., Koch, H.-J. 2023. Effect of crop rotational position and nitrogen supply on root development and yield formation of winter wheat. Front. Plant Sci. 14:1-10

Arnhold, J., Grunwald, D., Kage, H., Koch, H.-J. 2023. No differences in soil structure under winter wheat grown in different crop rotational positions. Can. J. Soil Sci. 103:642-649

Barreto Alcántara, A. A., Ispizua Yamati, F. R., Varrelmann, M., Paulus, S., Mahlein, A.-K. 2023. Disease incidence and severity of Cercospora leaf spot in sugar beet assessed by multispectral unmanned aerial images and machine learning. Plant Dis. 107(1):188-200

Barreto, A., Reifenrath, L., Vogg, R., Sinz, F., Mahlein, A.-K. 2023. Data Augmentation for Mask-Based Leaf Segmentation of UAV-Images as a Basis to Extract Leaf-Based Phenotyping Parameters. Künstl. Intell. 37: 142-156

Brugger, A., F. Ispizua, A. Barreto, S. Paulus, P. Schramowski, K. Kersting, U. Steiner, S. Neugart, A.-K. Mahlein. Hyperspectral imaging in the UV-range allows for differentiation of sugar beet diseases based on changes of secondary plant metabolites. 2023 / Phytopathology 113(1)

Brugger, A., Ispizua Yamati, F. R., Barreto Alcántara, A. A., Paulus, S., Schramowski, P., Kersting, K., Steiner, U., Neugart, S., Mahlein, A.-K. 2023. Hyperspectral imaging in the UV range allows for differentiation of sugar beet diseases based on changes of secondary plant metabolites. Phytopathology 113(1):44-54

Detring, J., Paulus, S. 2023. Digitale Technologien. Unkräuter mit dem Smartphone bestimmen: Ein Feldversuch unter Praxisbedingungen. dzz 59(6), 30-31

Detring, J., Paulus, S. 2023. Unkräuter und Ungräser per App bestimmen. Zuckerrübe 72(6), 41-43

Fishkis, O., Koch, H.-J. 2023. Effect of mechanical weeding on soil erosion and earthworm abundance in sugar beet (Beta vulgaris L.). Soil Till. Res. 225

Frenzel, S., Tuchert, J., Scheuer, T., Jensen, J., Klosterhalfen, W., Hoffmann, C. M. 2023. Impact of sugar beet texture during processing. Sugar Ind. int. 148(9):552-564

Grunwald, D., Koch, H.-J. 2023. Cover crop effects on fibrous roots and growth of subsequent sugar beet. Plant Soil

Grunwald, D., Ruser, R., Essich, L., Dittert, K., Nasser, V., Koch, H.-J. 2023. Wie klimawirksam ist der Zuckerrübenanbau? Zuckerrübe 72(5), 18-20

Heim, R. H. J., Paulus, S., Mahlein, A.-K. 2023. Digitale Technologien für die Feldphänotypisierung – Von Feldrobotern zu Satelliten: Auf der Suche nach neuen Lösungen. dzz 59(4), 30-32

Heim, R. H. J., Paulus, S., Mahlein, A.-K. 2023. Digitale Technologien für die Feldphänotypisierung. Zuckerrübe 72(3), 38–41

Higgins, S., Keesstra, S. D., Kadziuliene, Ž., Jordan‐Meille, L., Wall, D., Trinchera, A., Spiegel, H., Sandén, T., Baumgarten, A., Jensen, J. L., Hirte, J., Liebisch, F., Klages, S., Löw, P., Kuka, K., Boever, M. de, D'Haene, K., Madenoglu, S., Özcan, H., Vervuurt, W., Haan, J. de, van Geel, W., Stenberg, B., Denoroy, P., Mihelič, R., Astover, A., Mano, R., Sempiterno, C., Calouro, F., Valboa, G., Aronsson, H., Krogstad, T., Torma, S., Gabriel, J., Laszlo, P., Borchard, N., Adamczyk, B., Jacobs, A., Jurga, B., Smreczak, B., Huyghebaert, B., Abras, M., Kasparinskis, R., Mason, E., Chenu, C. 2023. Stocktake study of current fertilisation recommendations across Europe and discussion towards a more harmonised approach. Eur. J. Soil Sci. 74(5):1-26

Hossain, R., Ispizua Yamati, F. R., Barreto Alcántara, A. A., Savian, F., Varrelmann, M., Mahlein, A.-K., Paulus, S. 2023. Elucidation of turnip yellows virus (TuYV) spectral reflectance pattern in Nicotiana benthamiana by non-imaging sensor technology. J. Plant Dis. Protect. 130(1):35-43

Kenter, C., Adam, S., Wagner, G., Riebeling, S. 2023. Was leisten CR+ Sorten in den süddeutschen Starkbefallsgebieten? Neue Sortengeneration für ein verbessertes Cercospora-Management. dzz 59(5), 24-25

Knabbe, J. H., Haberlah-Korr, V., Streit, S. 2023. Was leistet Spot-Spraying. DLG-Mitt. 138(3), 50-53

Liebe, S. 2023. Aktuelles zur Virösen Vergilbung. Zuckerrübe 72(4), 28-30

Liebe, S. 2023. Viröse Vergilbung an Zuckerrübe – Aktuelle Forschungsaktivitäten: Auf der Suche nach möglichen Lösungsansätzen. dzz 59(4), 28-29

Liebe, S., Imbusch, F., Erven, T., Varrelmann, M. 2023. Timing of fungicide application against Cercospora leaf spot disease based on aerial spore dispersal of Cercospora beticola in sugar beet. J. Plant Dis. Protect. 130, 315-324

Liebe, S., Maiss, E., Varrelmann, M. 2023. The arms race between beet necrotic yellow vein virus and host resistance in sugar beet. Front. Plant Sci. 14, 1-12

Medic, T., Bömer, J., Paulus, S. 2023. Challenges and recommendations for 3D plant phenotyping in agriculture using terrestrial laser scanners. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. X-1/W1:1007-1014,

Nause, N., Ispizua Yamati, F. R., Seidel, M., Mahlein, A.-K., Hoffmann, C. M. 2023. Workflow for phenotyping sugar beet roots by automated evaluation of cell characteristics and tissue arrangement using digital image processing. Plant Methods 19, 1-14

Nemes, K., Gil, J. F., Liebe, S., Mansi, M., Poimenopoulou, E., Lennefors, B.-L., Varrelmann, M., Savenkov, E. I. 2023. Intermolecular base-pairing interactions, a unique topology and exoribonuclease-resistant noncoding RNAs drive formation of viral chimeric RNAs in plants. New Phytologist, https://doi.org/10.1111/nph.1934

Paulus, S., Leiding, B. 2023. Can distributed ledgers help to overcome the need of labelled data for agricultural machine learning tasks?: Revised Manuscript (Clean Version). Plant Phenomics 5

Paulus, S., Mahlein, A.-K. 2023. Hackroboter: GPS- oder Kamera-basiert? Zuckerrübe 72(1), 36-37

Paulus, S., Mahlein, A.-K. 2023. Roboter im Unkraut. Aktuelle Methoden für das Unkrautmanagement. Welche Methode ist die Zukunft? dzz 59(2), 34-35

Pfitzer, R. 2023. Biology of Pentastiridius leporinus and approaches to control the main vector of the syndrome ‘basses richesses’ in sugar beet. eDissertation, Fakultät für Agrarwissenschaften, Georg-August-Universität, Göttingen. Aus dem Institut für Zuckerrübenforschung 60, pp. 136

Rollwage, L., Maiss, E., Menzel, W., Hossain, R., Varrelmann, M. 2023. Beet mosaic virus expression of a betalain transcription factor allows visual virus tracking in Beta vulgaris. Mol. Plant Pathol. 24(10):1319-1329

Sikora, R. A., Helder, J., Molendijk, L. P., Desaeger, J., Eves-van den Akker, S., Mahlein, A.-K. 2023. Integrated Nematode Management in a World in Transition: Constraints, Policy, Integrated nematode management in a world in transition: constraints, policy, processes, and technologies for the future. Annu. Rev. Phytopathol. 61, 209-230

Vlaminck, M., Diels, L., Philips, W., Maes, W., Heim, R. H. J., Wit, B. D., Luong, H. 2023. A Multisensor UAV Payload and Processing Pipeline for Generating Multispectral Point Clouds. Remote Sens. 15(6), 1-18

Wieters, B. 2023. Nützlinge durch Blühstreifen fördern. Zuckerrübe 72(4), 25-27

Wieters, B., Glock, I. 2023. Blühstreifen: Nützlinge fördern, Blattläuse kontrollieren. Zuckerrüben-Journal 190(4), 15-17

Wieters, B., Glock, I. 2023. Erste Erkenntnisse aus dem Projekt FlowerBeet: Blühstreifen in Zuckerrüben. dzz 59(5), 26-27

Barreto Alcántara, A. A., Reifenrath, L., Vogg, R., Sinz, F., Mahlein, A.-K. 2022. Using UAV-imagery for leaf segmentation in diseased plants via mask-based data augmentation and extension of leaf-based phenotyping parameters. bioRxiv preprint:1-20

Bock, C. H., Barbedo, J. G. A., Mahlein, A.-K., Del Ponte, E. M. 2022. A special issue on phytopathometry — visual assessment, remote sensing, and artificial intelligence in the twenty-first century. Trop. Plant Pathol. 47:1-4

Bömer, J., Paulus, S., Mahlein, A.-K. 2022. Nutzung von Laserscans zur Ableitung von Sortenbeschreibungsmerkmalen in Zuckerrüben: oral contribution in: Terrestrisches Laserscanning: Beiträge zum 214. DVW-Seminar. DVW e.V. Gesellschaft für Geodäsie Geoinformation und Landmanagement, ed. Wißner-Verlag, Augsburg, Fulda, 08.-09.12.2022. Schriftenreihe des DVW 104, 105-125

Brugger, A. 2022. Deep Phenotyping of disease resistance based on hyperspectral imaging and data mining methods in high throughput, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Bonn, pp. 137

Dücker, R., Radloff, C., Bänsch, S., Paulus, S., Streit, S. 2022. Potential of herbicide reduction by automatic spot spraying in sugar beet with regard to weed control and biodiversity: Poster in: 30. Deutsche Arbeitsbesprechung über Fragen der Unkrautbiologie und -bekämpfung: Proceedings 30th German Conference on Weed Biology and Weed Control. L. Ulber, and D. Rissel, eds., Braunschweig, 22.-24.02.2022. Julius-Kühn-Archiv 478, 60-67

Ebmeyer, H. 2022. Zuckerrübenanbau unter veränderten Klimabedingungen - Trockenstresstoleranz und Stickstoffnutzungseffizienz von Zuckerrübengenotypen. eDissertation, Fakultät für Agrarwissenschaften, Georg-August-Universität, Göttingen. Aus dem Institut für Zuckerrübenforschung 57, pp. 129

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

Ebmeyer, H., Hoffmann, C. M. 2022. Water use efficiency of sugar beet genotypes: A relationship between growth rates and water consumption. J. Agro. Crop Sci. 208(1):28-39

Eini, O., Schumann, N., Niessen, M., Varrelmann, M. 2022. Targeted mutagenesis in plants using Beet curly top virus for efficient delivery of CRISPR/Cas12a components. New Biotechnol. 67:1-11

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

English, W., Ekelöf, J., Vancutsem, F., Leijdekkers, M., Kleuker, G., Hoffmann, C. M. 2022. Method for in-field texture analysis of sugar beet roots using a handheld penetrometer. Acta Agr. Scand. B-S P 72(1), 623-634

Fishkis, O., Koch, H.-J. 2022. Comparison of mechanical vs. chemical weed control in sugar beet – Environmental effects: soil erosion, earthworms, CO2e-emissions. Sugar Ind. 147(6), 352-359

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

Fishkis, O., Koch, H.-J. 2022. Umweltwirkungen der mechanischen Unkrautbekämpfung in Zuckerrübe. Pflanzenarzt 74(11-12), 7-9

Fishkis, O., Koch, H.-J. 2022. Vergleich mechanischer, kombinierter und chemischer Unkrautbekämpfung. Ist Hacken in Rüben umweltfreundlich?: Regenwürmer, Bodenerosion und CO2 -Fußabdruck. dzz 58(4), 28-30

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

Füllgrabe, H., Claassen, N., Hilmer, R., Koch, H.-J., Dittert, K., Kreszies, T. 2022. Potassium deficiency reduces sugar yield in sugar beet through decreased growth of young plants. J. Plant Nutr. Soil Sci. 185(5), 113

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

Grunwald, D., Koch, H.-J. 2022. Humuszehrer Zuckerrübe? Zuckerrüben-Journal 189(1), 19-20

Grunwald, D., Stracke, A., Koch, H.-J. 2022. Cover crop effects on soil structure and early sugar beet growth. Soil Use Manage. 39(1), 209-217

Günder, M., Ispizua Yamati, F. R., Kierdorf, J., Roscher, R., Mahlein, A.-K., Bauckhage, C. 2022. Agricultural plant cataloging and establishment of a data framework from UAV-based crop images by computer vision. GigaScience 11, 1-14

Heim, R. H. J., Streit, S., Koops, D., Kuska, M. T., Paulus, S. 2022. Digital weed management – New trends for weed scoring in sugar beet. Sugar Ind. 147(6), 343-351

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

Hoffmann, C. M., Kleuker, G. 2022. Festigkeit der Rübe als Sorteneigenschaft. dzz 58(5), 38-39

Hoffmann, C. M., Kleuker, G., Wauters, A., English, W., Leijdekkers, M. 2022. Root tissue strength and storage losses of sugar beet varieties as affected by N application and irrigation. Sugar Ind. 147(1), 34-41

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

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

Ispizua Yamati, F. R., Barreto Alcántara, A. A., Günder, M., Bauckhage, C., Mahlein, A.-K. 2022. Sensing the occurrence and dynamics of Cercospora leaf spot disease using UAV-supported image data and deep learning. Sugar Ind. 147(2), 79-86

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

Ispizua Yamati, F. R., Barreto Alcántara, A. A., Günder, M., Mahlein, A.-K. 2022. Mit künstlicher Intelligenz und Drohnen gegen Cercospora. Zuckerrübe 71(3), 14-17

Kleuker, G. 2022. Festigkeit von Zuckerrübe – Ursachen für Sortenunterschiede und die Auswirkungen auf Beschädigung und Lagerungsverluste. eDissertation, Fakultät für Agrarwissenschaften, Georg-August-Universität, Göttingen. Aus dem Institut für Zuckerrübenforschung 59, pp. 122

Kleuker, G., Hoffmann, C. M. 2022. Causes of different tissue strength, changes during storage and effect on the storability of sugar beet genotypes. Postharvest Biology and Technology 183, 1-9

Kleuker, G., Hoffmann, C. M. 2022. Festigkeit der Rübe als Sorteneigenschaft. dzz 58(5), 38-39

Koch, H.-J., Grunwald, D. 2022. Wie viel N liefern Zwischenfrüchte? Zuckerrübe 71(6), 31-33

Kuska, M. T., Daub, M., Mahlein, A.-K. 2022. Emerging technologies for integrated nematode management: Remote sensing or proximal sensing as a potential tool to detect and identify nematode infestation. Pages 414–420 in: Integrated Nematode Management: State-of-the-Art and Visions for the Future. R. A. Sikora, J. Desaeger, and L. P. Molendijk, eds. CAB International, Wallingford, Oxfordshire, UK

Kuska, M. T., Heim, R. H. J., Geedicke, I., Gold, K. M., Brugger, A., Paulus, S. 2022. Digital plant pathology: a foundation and guide to modern agriculture. J. Plant Dis. Protect. 129(3), 457-468

Laufer, D., Baumgarten, S., Peiß, O., Ladewig, E. 2022. Wirksamkeit der Bandapplikation von Conviso® One in Zuckerrüben: Poster in: 30. Deutsche Arbeitsbesprechung über Fragen der Unkrautbiologie und -bekämpfung: Proceedings 30th German Conference on Weed Biology and Weed Control. L. Ulber, and D. Rissel, eds., Braunschweig, 22.-24.02.2022. Julius-Kühn-Archiv 478, 331-338

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

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

Leijdekkers, M., Kenter, C., Vos, P. de, Pigeon, O., Ladewig, E. 2022. Analysis of active seedcare substances in pelleted sugar beet seeds – method development and validation in a round-robin study. Sugar Ind. 147(11), 569-575

Liebe, S., Varrelmann, M. 2022. Ongoing evolution of Beet necrotic yellow vein virus towards Rz1-resistance breaking in Europe. Plant Pathol. 71(8), 1647-1659

Mahlein, A.-K., Behmann, J., Bohnenkamp, D., Heim, R. H. J., Streit, S., Paulus, S. 2022. Automated assessment of plant diseases and traits by sensors: how can digital technologies. Pages 351–372 in: Advances in plant phenotyping for more sustainable crop production. A. Walter, ed. Burleigh Dodds Science Publishing Limited, Cambridge, UK

Mahlein, A.-K., Heim, R. H. J., Brugger, A., Gold, K. M., Li, Y., Bashir, A. K., Paulus, S., Kuska, M. T. 2022. Special Issue: Digital Plant Pathology for Precision Agriculture: Preface. J. Plant Dis. Protect. Special Issue 129(3), 455-456

Müllender, M. M. 2022. Molecular causes for symptom expression of beet necrotic yellow vein virus in Beta vulgaris. eDissertation, Fakultät für Agrarwissenschaften, Georg-August-Universität, Göttingen. Aus dem Institut für Zuckerrübenforschung 58, pp. 167

Müllender, M. M., Savenkov, E. I., Reichelt, M., Varrelmann, M., Liebe, S. 2022. The Virulence Factor p25 of Beet Necrotic Yellow Vein Virus Interacts with Multiple Aux/IAA Proteins From Beta vulgaris: Implications for Rhizomania Development. Front. Microbiol. 12, 1-14

Müllender, M. M., Varrelmann, M., Maiss, E., Liebe, S. 2022. 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. J. Gen. Virol. 103(8), 1-11

Nause, N., Tossens, A., Tschoep, H., Hoffmann, C. M. 2022. High stability of genotypic differences in puncture resistance of sugar beet (Beta vulgaris) roots under various growing conditions. Plant Breeding 141(1), 88-95

Ott, C., Kenter, C., Laufer, D., Ladewig, E. 2022. Analyse der Unkrautflora in deutschlandweiten Herbizidversuchen im Zuckerrübenanbau (1995–2020): Poster in: 30. Deutsche Arbeitsbesprechung über Fragen der Unkrautbiologie und -bekämpfung: Proceedings 30th German Conference on Weed Biology and Weed Control. L. Ulber, and D. Rissel, eds., Braunschweig, 22.-24.02.2022. Julius-Kühn-Archiv 478, 55-59

Pfitzer, R., Varrelmann, M., Hesse, G., Eini, O. 2022. Molecular Detection of Pentastiridius leporinus, the Main Vector of the Syndrome ‘Basses Richesses’ in Sugar Beet. Insects 13(11), 992

Pfitzer, R., Varrelmann, M., Schrameyer, K., Rostás, M. 2022. 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 Manag. Sci. 78(11): 4700-4708,

Reinhard-Kolempas, M., Hoffmann, A., Kühling, I., Koch, H.-J. 2022. Wie wirtschaftlich sind Zwischenfrüchte? Zuckerrübe 71(6), 34-37

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

Roß, C., Burgdorff, J., Stockfisch, N. 2022. Einsatz der Hackmaschine. Unkräuter nachhaltig in Schach halten. Mechanische Unkrautkontrolle richtig planen. dzz 58(2), 32-33

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

Streit, S., Hohmann, S. 2022. Neue Wege in der Unkrautbekämpfung. Farmdroid im Praxiseinsatz. Experteninterviews zum Einsatz des Hackroboters in Zuckerrüben. dzz 58(2), 25-27

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

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

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

Thomas, S., Behmann, J., Rascher, U., Mahlein, A.-K. 2022. Evaluation of the benefits of combined reflection and transmission hyperspectral imaging data through disease detection and quantification in plant–pathogen interactions. J. Plant Dis. Protect. 129, 505-520

Thompson, H., Vaughan, S., Mahlein, A.-K., Ladewig, E., Kenter, C. 2022. Is there a risk to honeybees from use of thiamethoxam as a sugar beet seed treatment? Integr. Environ. Assess. Manag. 18(3), 709-721

Varrelmann, M. 2022. SBR – eine neue Krankheit in Rüben: Kurzbeitrag. top agrar, 52

Varrelmann, M., and et al. 2022. Lebendige Böden – fruchtbare Böden, Bundesinformationszentrum Landwirtschaft (BZL) in der Bundesanstalt für Ernährung und Landwirtschaft (BLE), Bonn, 1020, pp. 48

Alisaac, E., Rathgeb, A., Karlovsky, P., and Mahlein, A.-K. 2021. Fusarium Head Blight: Effect of Infection Timing on Spread of Fusarium graminearum and Spatial Distribution of Deoxynivalenol within Wheat Spikes. Microorganisms 9(1)

Alisaac, E., Rathgeb, A., Karlovsky, P., and Mahlein, A.-K. 2021. Fusarium Head Blight: Effect of Infection Timing on Spread of Fusarium graminearum and Spatial Distribution of Deoxynivalenol within Wheat Spikes. Microorganisms 9(1).

Barreto Alcántara, A. A., Paulus, S. und Mahlein, A.-K. 2021. Pflanzenkrankheiten mittels Drohnen erkennen. DLG-Mitt. 136(1), 67

Barreto, A., Ispizua Yamati, F. R., Günder, M. und Mahlein, A.-K. 2021. Sensing the occurrence and dynamics of Cercospora leaf spot using UAV-based multispectral image data: Erfassung des Auftretens und der Dynamik von Cercospora-Blattflecken mittels Drohnen-gestützter multispektraler Bilddaten. Abstracts der 15. Göttinger Zuckerrübentagung. Institut für Zuckerrübenforschung (IfZ), Göttingen, online, 01.-02.09.2021. Sugar Ind. 146 (Sonderheft), 27-28

Barreto, A., Ispizua Yamati, F. R., Paulus, S. und Mahlein, A.-K. 2021. Pflanzenkrankheiten mittels Drohnen erkennen. DLG-Mitt. Sonderheft 136(11), 17

Barreto, A., Lottes, P., Ispizua Yamati, F. R., Baumgarten, S., Wolf, N. A., Stachniss, C., Mahlein, A.-K., and Paulus, S. 2021. Automatic UAV-based counting of seedlings in sugar-beet field and extension to maize and strawberry. Comp. Electron. Agr. 191, 106493

Bock, C. H., Pethybridge, S. J., Barbedo, J. G. A., Esker, P. D., Mahlein, A.-K., and Del Ponte, E. M. 2021. A phytopathometry glossary for the twenty-first century: towards consistency and precision in intra- and inter-disciplinary dialogues. Trop. Plant Pathol.

Bohnenkamp, D., Behmann, J., Paulus, S., Steiner, U., and Mahlein, A.-K. 2021. A hyperspectral library of foliar diseases of wheat. Phytopathology 111(9), 1583-1593

Brugger, A. und Mahlein, A.-K. 2021. Mit UV-Licht früh Infektionen aufspüren. DLG-Mitt. Sonderheft 136(11), 16

Brugger, A., Schramowski, P., Paulus, S., Steiner, U., Kersting, K., and Mahlein, A.-K. 2021. Spectral signatures in the UV‐range can be combined with secondary plant metabolites by deep learning to characterise barley – powdery mildew interaction. Plant Pathol. 70, 1572-1582

Brugger, A., Schramowski, P., Paulus, S., Steiner, U., Kersting, K., and Mahlein, A.-K. 2021. Spectral signatures in the UV‐range can be combined with secondary plant metabolites by deep learning to characterise barley – powdery mildew interaction. Plant Pathol. 70:1572-1582.

Brugger, A., Steiner, U. und Mahlein, A.-K. 2021. Mit UV-Licht früh Infektionen aufspüren. DLG-Mitt. 136(1), 66

Ebmeyer, H. und Hoffmann, C. M. 2021. Trockenstress und Wasserbedarf: Ertragsbildung von Zuckerrüben. Zuckerrübe 70(6), 32-35

Ebmeyer, H. und Hoffmann, C. M. 2021. Trockenstress: Auswirkungen auf Wachstum, Wasserverbrauch und Wassernutzungseffizienz von Zuckerrübensorten. Abstracts der 15. Göttinger Zuckerrübentagung. Institut für Zuckerrübenforschung (IfZ), Göttingen, online, 01.-02.09.2021. Sugar Ind. 146 (Sonderheft), 9-10

Ebmeyer, H. und Hoffmann, C. M. 2021. Wann Trockenstress am meisten Ertrag kostet: Saatgutmagazin. DLG-Mitt. 136(12), 18-20

Ebmeyer, H. und Hoffmann, C. M. 2021. Wasserbedarf von Zuckerrüben: Reaktion bei Trockenstress. dzz 57(6), 32-33

Ebmeyer, H., and Hoffmann, C. M. 2021. Efficiency of nitrogen uptake and utilization in sugar beet genotypes. Field Crop. Res. 274(1), 108334

Ebmeyer, H., Fiedler-Wiechers, K., and Hoffmann, C. M. 2021. Drought tolerance of sugar beet – Evaluation of genotypic differences in yield potential and yield stability under varying environmental conditions. Eur. J. Agron. 125.

Ebmeyer, H., Fiedler-Wiechers, K., and Hoffmann, C. M. 2021. Drought tolerance of sugar beet – Evaluation of genotypic differences in yield potential and yield stability under varying environmental conditions. Eur. J. Agron. 125.

Eini, O., Schumann, N., Niessen, M., and Varrelmann, M. 2021. Challenges and potential applications of genome editing in sugar beet. Abstracts der 15. Göttinger Zuckerrübentagung. Institut für Zuckerrübenforschung (IfZ), Göttingen, online, 01.-02.09.2021. Sugar Ind. 146 (Sonderheft), 31-32

Fishkis, O. und Koch, H.-J. 2021. Vergleich mechanischer und chemischer Unkrautbekämpfung in Zuckerrüben – Umweltwirkungen: Bodenerosion, Regenwürmer, CO2-Emissionen. Abstracts der 15. Göttinger Zuckerrübentagung. Institut für Zuckerrübenforschung (IfZ), Göttingen, online, 01.-02.09.2021. Sugar Ind. 146 (Sonderheft), 33-34

Görlich, F., Marks, E., Mahlein, A.-K., König, K., Lottes, P., and Stachniss, C. 2021. UAV-based classification of Cercospora leaf spot using RGB images. Drones 5(2), 34

Grunwald, D. und Koch, H.-J. 2021. Humushaushalt in Zuckerrübenfruchtfolgen. Zuckerrübe 70(6), 36-38

Grunwald, D., Götze, P., and Koch, H.-J. 2021. Soil organic carbon stocks in sugar beet rotations differing in residue management and associated rotational crop species. J. Plant Nutr. Soil Sci. 184(5), 556-561

Hamer, U., Meyer, M. U. T., Meyer, U.-N., Radermacher, A., Götze, P., Koch, H.-J., Scherber, C. 2021. Soil microbial biomass and enzyme kinetics for the assessment of temporal diversification in agroecosystems. Basic Appl. Ecol. 53, 143-153

Hossain, R. und Varrelmann, M. 2021. Viröse Vergilbung in Zuckerrübe - Wege zur Virusresistenz. Sugar Ind. 146(12), 696-701

Hossain, R. und Varrelmann, M. 2021. Viröse Vergilbung in Zuckerrüben – Wege zur Virusresistenz. Abstracts der 15. Göttinger Zuckerrübentagung. Institut für Zuckerrübenforschung (IfZ), Göttingen, online, 01.-02.09.2021. Sugar Ind. 146 (Sonderheft), 15-16

Imbusch, F., Liebe, S., Erven, T., and Varrelmann, M. 2021. Dynamics of Cercospora leaf spot disease determined by aerial spore dispersal in artificially inoculated sugar beet fields. Plant Pathol. 70, 853-861

Kleuker, G. und Hoffmann, C. M. 2021. Beschädigung und Lagerungsverluste – Festigkeit der Rübe als Sorteneigenschaft. Abstracts der 15. Göttinger Zuckerrübentagung. Institut für Zuckerrübenforschung (IfZ), Göttingen, online, 01.-02.09.2021. Sugar Ind. 146 (Sonderheft), 29-30

Kleuker, G., and Hoffmann, C. M. 2021. Tissue strength of sugar beet root genotypic variation and environmental impact. Crop Sci. 61(4), 2478-2488

Koch, H.-J. 2021. Does root tip breakage caused by the harvester sufficiently predict sugar losses during beet storage? Int. Sugar J. 123, 110-118

Koch, H.-J. und Grunwald, D. 2021. Zuckerrüben stärken Biodiversität und Bioökonomie. Technologie-Informationen (ti!) (3), 15

Koch, H.-J., Stracke, A., Grunwald, D., Essich, L. und Ruser, R. 2021. N-Versorgung von Zuckerrüben nach Zwischenfrüchten mit unterschiedlicher Menge und Zusammensetzung des Aufwuchses. Abstracts der 15. Göttinger Zuckerrübentagung. Institut für Zuckerrübenforschung (IfZ), Göttingen, online, 01.-02.09.2021. Sugar Ind. 146 (Sonderheft), 7-8

Koch, H.-J., Stracke, A., Schaper, I. und Hoffmann, A. 2021. N-Verfügbarkeit aus Zwischenfrüchten: Wann und wieviel? Zuckerrübe 70(4), 8-12

Ladewig, E., Laufer, D. und Kenter, C. 2021. Das integrierte Sortenprüfsystem Zuckerrübe – Wachsen mit den Herausforderungen. Was muss eine Sorte leisten? Abstracts der 15. Göttinger Zuckerrübentagung. Institut für Zuckerrübenforschung (IfZ), Göttingen, online, 01.-02.09.2021. Sugar Ind. 146 (Sonderheft), 23-24

Laufer, D. und Koch, H.-J. 2021. Streifenbodenbearbeitung im Zuckerrübenanbau auf Lössboden in Deutschland. In: Streifenbodenbearbeitung: Eine Bestandsaufnahme aus Forschung und Beratung. Kuratorium für Technik und Bauwesen in der Landwirtschaft (KTBL), eds., Darmstadt. KTBL-Schrift 521, S. 52-59

Laufer, D. und Ladewig, E. 2021. Herbizide: Welche Optionen verbleiben und wie wirken sie? Zuckerrübe 70(1), 24-28

Liebe, S., Niehl, A., Koenig, R., and Varrelmann, M. 2021. Beet Necrotic Yellow Vein Virus (Benyviridae) in: Encyclopedia of Virology: Reference Module in Life Sciences. D. Bamford, and M. Zuckerman, eds. Academic Press

Mahlein, A.-K. 2021. Digitalisierung: Forschung und Wissenstransfer: Editorial. Zuckerrübe 70(5), 3

Mahlein, A.-K., Laufer, D. und Ladewig, E. 2021. Lösen Roboter das Unkrautproblem? Land & Forst 174(10), 18-19

Mahlein, A.-K., Laufer, D. und Ladewig, E. 2021. Rüben gegen Flöhe und Läuse schützen. Land & Forst 174(12), 30-32

Manthey, R., Kenter, C., Laufer, D. und Ladewig, E. 2021. Das integrierte Sortenprüfsystem Zuckerrübe – Wachsen mit den Herausforderungen. Sugar Ind. 146(11), 643-646

Müllender, M.M., Mahlein, A.-K., Stammler, G. und Varrelmann, M. 2021. Erster Nachweis für eine Target-Site Resistenz von Cercospora beticola gegenüber Azolen – Mögliche Anwendung im Monitoring. Abstracts der 15. Göttinger Zuckerrübentagung. Institut für Zuckerrübenforschung (IfZ), Göttingen, online, 01.-02.09.2021. Sugar Ind. 146 (Sonderheft), 19-20

Müllender, M.M., Mahlein, A.-K., Stammler, G., and Varrelmann, M. 2021. Evidence for the association of target-site resistance in cyp51 with reduced DMI sensitivity in European Cercospora beticola field isolates. Pest Manag. Sci. 77(4), 1765-1774

Müllender, M.M., Varrelmann, M., Savenkov, E. I., and Liebe, S. 2021. Manipulation of auxin signalling by plant viruses. Mol. Plant Pathol. 22(11), 1449-1458

Nause, N., Strassemeyer, J., Mahlein, A.-K., and Stockfisch, N. 2021. Pesticide use in sugar beet cultivation in Germany and assessment of the associated environmental risks using the risk indicator SYNOPS-GIS. Pest Manag. Sci. 77(10), 4614-4626

Niehl, A., Liebe, S., Varrelmann, M., and Koenig, R. 2021. Benyviruses (Benyviridae) in: Encyclopedia of Virology: Reference Module in Life Sciences. D. Bamford, and M. Zuckerman, eds. Academic Press

Pfitzer, R., Rostás, M., Häußermann, P., Voegele, R. T., Maier, J. und Varrelmann, M. 2021. Pflanzenbauliche Maßnahmen zur Bekämpfung der Schilf-Glasflügelzikade, Vektor des „Syndrome des basses richesses“. Abstracts der 15. Göttinger Zuckerrübentagung. Institut für Zuckerrübenforschung (IfZ), Göttingen, online, 01.-02.09.2021. Sugar Ind. 146 (Sonderheft), 11-12

Rewerts, A. und Stockfisch, N. 2021. Zehn Jahre Betriebsbefragungen: Nutzen für die politische Arbeit. dzz 57(2), 46

Roß, C. und Stockfisch, N. 2021. Zwischenfruchtanbau – ein Beitrag zum Green Deal. Abstracts der 15. Göttinger Zuckerrübentagung. Institut für Zuckerrübenforschung (IfZ), Göttingen, online, 01.-02.09.2021. Sugar Ind. 146 (Sonderheft), 5-6

Schunck, D., Magistri, F., Rosu, R. A., Cornelißen, A., Chebrolu, N., Paulus, S., Léon, J., Behnke, S., Stachniss, C., Kuhlmann, H., and Klingbeil, L. 2021. Pheno4D: A spatio-temporal dataset of maize and tomato plant point clouds for phenotyping and advanced plant analysis. PLOS ONE 16(8), e0256340

Stockfisch, N. 2021. Projekt FlowerBeet: Biodiversität fördern. Zuckerrüben-Journal 50(4), 23-24

Storelli, A. 2021. Investigation of resistance against Ditylenchus dipsaci on sugar beet. Dissertation, Universität Göttingen, Aus dem Institut für Zuckerrübenforschung Göttingen 56, 137 pp.

Storelli, A., Keiser, A., Kiewnick, S., Daub, M., Mahlein, A.-K., Beyer, W., and Schumann, M. 2021. Development of a new in vivo protocol through soil inoculation to investigate sugar beet resistance towards Ditylenchus dipsaci penetration. Nematol. 23(6), 685–694

Storelli, A., Kiewnick, S., Daub, M., Mahlein, A.-K., Schumann, M., Beyer, W., and Keiser, A. 2021. Virulence and pathogenicity of four Ditylenchus dipsaci populations on sugar beet. Eur. J. Plant Pathol. 53(2), 254

Storelli, A., Minder, A., Keiser, A., Kiewnick, S., Daub, M., Mahlein, A.-K., Schumann, M., and Beyer, W. 2021. Screening of sugar beet pre-breeding populations and breeding lines for resistance to Ditylenchus dipsaci penetration and reproduction. J. Plant Dis. Protect. 128, 1303-1311

Streit, S., Paulus, S. und Mahlein, A.-K. 2021. FarmerSpace – ein Experimentierfeld für den digitalen Pflanzenschutz im Zuckerrübenanbau. Abstracts der 15. Göttinger Zuckerrübentagung. Institut für Zuckerrübenforschung (IfZ), Göttingen, online, 01.-02.09.2021. Sugar Ind. 146 (Sonderheft), 37-38

Thompson, H., Vaughan, S., Mahlein, A.-K., Ladewig, E., and Kenter, C. 2021. Is there a risk to honeybees from use of thiamethoxam as a sugar beet seed treatment? Integr. Environ. Assess. Manag.

Varrelmann, M., Hossain, R. und Bornemann, K. 2021. Notfallzulassungen - keine Dauerlösung. Land & Forst 174(15), 19-21

Varrelmann, M., Hossain, R. und Ladewig, E. 2021. Viröse Vergilbung: Befallssituation und Aussichten. Zuckerrübe 70(2), 22-26

Varrelmann, M., Hossain, R., Stockhausen, E. von, Bornemann, K., Heupel, M., Czaja, S. L., Seigner, L., Zellner, M., Lang, C. und Behrmann, S. 2021. Ein Komplex unterschiedlicher Virusspezies. Viröse Vergilbung in Zuckerrüben: Ergebnisse bundesweiter Monitoringaktivitäten zur Verbreitung der Erreger der virösen Vergilbung in Zuckerrüben. dzz 57(4), 15-19

Varrelmann, M., Hossain, R., Stockhausen, E. von, Bornemann, K., Heupel, M., Czaja, S. L., Seigner, L., Zellner, M., Lang, C. und Behrmann, S. 2021. Viröse Vergilbung: Bundesweite Monitoringaktivitäten. Zuckerrübe 70(4), 34-38

Wetzel, V. 2021. The sugar beet multi-talented resistance protein Rz2. Dissertation, Universität Göttingen, Aus dem Institut für Zuckerrübenforschung Göttingen 55, 148 pp.

Wetzel, V., Willlems, G., Darracq, A., Galein, Y., Liebe, S., and Varrelmann, M. 2021. The Beta vulgaris-derived resistance gene Rz2 confers broad-spectrum resistance against soilborne sugar beet-infecting viruses from different families by recognizing triple gene block protein 1. Mol. Plant Pathol. 22:829-842.

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

Beneke, 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

Bohnenkamp, 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

Ebmeyer, 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

Götze, 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

Hoffmann, C. M., Koch, H.-J., and Märländer, B. 2020. Sugar beet. Pages 635–671 in: Crop physiology: Case histories for major crops. V. O. Sadras, and D. Calderini, eds. Elsevier, San Diego

Hossain, R. und Varrelmann, M. 2020. Ertrag und Qualität von Zuckerrüben. Einfluss von Vergilbungsviren: Die Virusspezies und ihr Einfluss auf die pflanzliche Entwicklung. dzz 56(4), 18-19

Hossain, R., Menzel, W., Lachmann, C., and Varrelmann, M. 2020. New insights into virus yellows distribution in Europe and effects of beet yellows virus, beet mild yellowing virus, and beet chlorosis virus on sugar beet yield following field inoculation. Plant Pathol. 70(3), 584-593

Kenter, C. und Ladewig, E. 2020. Lagerfähigkeit als Sorteneigenschaft von Zuckerrüben? Ergebnisse 2016-2018. Sugar Ind. 145(8), 495-501

Kenter, C., Götze, P., and Ladewig, E. 2020. Methodological studies on the precision of variety trials with sugar beet – effect of sample size and head rows. Sugar Ind. 145(9), 554-561

Kleuker, G., and Hoffmann, C. M. 2020. Influence of tissue strength on root damage and storage losses of sugar beet. Sugar Ind. 145(7), 435-443

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

Kuska, M. T., Tiedemann, S. von, and Mahlein, A.-K. 2020. How table sugar is produced from sugar beets. Front. Young Minds 8, 108

Laufer, D. und Ladewig, E. 2020. Unkrautbekämpfung in Zuckerrüben ohne die Wirkstoffe Desmedipham und Phenmedipham: 29. Deutsche Arbeitsbesprechung über Fragen der Unkrautbiologie und -bekämpfung, Braunschweig, 03.-05.03.2020. Julius-Kühn-Archiv 464, 142-148

Laufer, D., Kenter, C. und Ladewig, E. 2020. Einfluss von Fungizidstrategie und Sorte auf die Entwicklung der Cercospora-Blattfleckenkrankheit in Zuckerrüben. Sugar Ind. 145(3), 172-182

Liebe, S. und Varrelmann, M. 2020. Rübenfäulen. Schadbild und Möglichkeit der Bekämpfung: Auswirkung auf die Langzeitlagerung der Rüben. dzz 56(4), 24-25

Liebe, S., Wibberg, D., Maiss, E., and Varrelmann, M. 2020. Application of a reverse genetic system for Beet necrotic yellow vein virus to study Rz1 resistance response in sugar beet. Front. Plant Sci.

Loel, J., Varrelmann, M. und Eßer, C. 2020. Symptome des „Syndrome des basses richesses“ (SBR) erkennen: Bericht vom Workshop in Wörlitz, 31.08.2020. Zuckerrübe 69(6), 41-42

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

Mahlein, A.-K. und Ladewig, E. 2020. Wie erfolgt die Sortenprüfung. Zuckerrüben-Journal 21(3), 10-12

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

Modrzejewski, D. 2020. Evidence synthesis on the impact of genome editing on plant breeding. Dissertation, Universität Göttingen, 150 pp.

Nause, N., Meier, T., and Hoffmann, C. M. 2020. Tissue composition and arrangement in sugar beet genotypes of different tissue strength with regard to damage and pathogen infestation. Sugar Ind. 145(2), 114-123

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

Paulus, S., and Mahlein, A.-K. 2020. Technical workflows for hyperspectral plant image assessment and processing on the greenhouse and laboratory scale. GigaScience 9(8)

Pfitzer, R., Schrameyer, K., Voegele, R. T., Maier, J., Lang, C. und Varrelmann, M. 2020. Ursachen und Auswirkungen des Auftretens von "Syndrome des basses richesses" in deutschen Zuckerrübenanbaugebieten. Sugar Ind. 145(4), 234-244

Savian, F., Martini, M., Ermacora, P., Paulus, S., and Mahlein, A.-K. 2020. Prediction of the Kiwifruit Decline Syndrome in Diseased Orchards by Remote Sensing. Remote Sens. 12(14), 2194

Schäfer, J., Hale, J., Hoffmann, C. M., and Bunzel, M. 2020. Mechanical properties and compositional characteristics of beet (Beta vulgaris L.) varieties and their response to nitrogen application. Eur. Food Res. Technol. 19

Schramowski, P., Stammer, W., Teso, S., Brugger, A., Herbert, F., Shao, X., Luigs, H.-G., Mahlein, A.-K., and Kersting, K. 2020. Making deep neural networks right for the right scientific reasons by interacting with their explanations. Nat. Mach. Intell. 2, 476–486

Schramowski, P., Stammer, W., Teso, S., Brugger, A., Luigs, H.-G., Mahlein, A.-K., and Kersting, K. 2020. Right for the Wrong Scientific Reasons: Revising Deep Networks by Interacting with their Explanations. Computer Science > Machine Learning arxiv:2001.05371v1, 1-22

Stockfisch, N., Trimpler, K. und Roß, C. 2020. Aktuell in der Diskussion. Biodiversität erhalten und fördern: Und auf Zuckerrübenfeldern? dzz 56(4), 32-33

Stockfisch, N., Trimpler, K. und Roß, C. 2020. Biodiversität erhalten und fördern. Zuckerrüben-Journal 21(3), 13-14

Wilczek, U., Kulig, B., Koch, H.-J., Kälberloh, R., and Hensel, O. 2020. Sensor system development for low-damage sugar beet harvesting – state and perspectives. Sugar Ind. 145(5), 299-306

Alisaac, E., Behmann, J., Rathgeb, A., Karlovsky, P., Dehne, H.-W., Mahlein, A.-K. 2019: Assessment of Fusarium Infection and Mycotoxin Contamination of Wheat Kernels and Flour Using Hyperspectral Imaging. Toxins 11(10): 556

Behmann, J., Bohnenkamp, D., Paulus, S., Mahlein, A.-K. 2019. Spatial Referencing of Hyperspectral Images for Tracing of Plant Disease Symptoms: Reprinted from: J. Imaging 2018, 4, 143. Pages 74–86 in: The Future of Hyperspectral Imaging: Special Issue. S. Selci, ed. MDPI (Multidisciplinary Digital Publishing Institute), Basel

Bohnenkamp, D., Behmann, J., Mahlein, A.-K. 2019. In-Field Detection of Yellow Rust in Wheat on the Ground Canopy and UAV Scale. Remote Sens. 11(21): 1-20

Bohnenkamp, D., Kuska, M. T., Mahlein, A.-K., Behmann, J. 2019. Hyperspectral signal decomposition and symptom detection of wheat rust disease at the leaf scale using pure fungal spore spectra as reference. Plant Pathol. 68(6): 1188-1195

Bohnenkamp, D., Paulus, S., Mahlein, A.-K. 2019. Geometrische und spektrale Erfassung von Bestandeseigenschaften zur Phänotypisierung von Zuckerrüben und Weizen: 14. Göttinger Zuckerrübentagung, 05.09.2019. Sugar Ind. Sonderheft 144(Sonderheft): 30-35

Brugger, A., Behmann, J., Paulus, S., Luigs, H.-G., Kuska, M. T., Schramowski, P., Kersting, K., Steiner, U., Mahlein, A.-K. 2019. Extending Hyperspectral Imaging for Plant Phenotyping to the UV-Range. Remote Sens. 11(12): 1-11

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

Götze, P., Koch, H.-J. 2019. Fruchtfolgeleistungen im aktuellen Zuckerrübenanbau – Was können wir aus dem Fruchtfolgeversuch Harste nach 12 Jahren lernen? Sugar Ind. 144(10): 604-612

Hale, J., Schäfer, J., Hoffmann, C. M., Bunzel, M. 2019. Charakterisierung der Zellwandbestandteile verschiedener Rübensorten mit unterschiedlicher Stickstoffdüngung: Supplement: 48. Deutscher Lebensmittelchemikertag, 16.-18. September 2019, Dresden. Lebensmittelchemie 73(S1): S027-S027

Hoffmann, C. M. 2019. Importance of canopy closure and dry matter partitioning for yield formation of sugar beet varieties. Field Crop. Res. 236: 75-84

Hossain, R., Menzel, W., Varrelmann, M. 2019. Viröse Vergilbung an Zuckerrüben - Biologie und Befallsrisiko: 14. Göttinger Zuckerrübentagung, 05.09.2019. Sugar Ind. Sonderheft 144(Sonderheft): 56-63

Hossain, R., Menzel, W., Varrelmann, M. 2019. Viröse Vergilbung in Zuckerrübe – Biologie und Befallsrisiko. Sugar Ind. 144(11): 665-672

Imbusch, F., Erven, T., Varrelmann, M. 2019. Catch me if you can – Auf der Spur der Cercospora-Sporen: 14. Göttinger Zuckerrübentagung, 05.09.2019. Sugar Ind. Sonderheft 144(Sonderheft): 36-44

Imbusch, F., Erven, T., Varrelmann, M. 2019. Catch me if you can – Auf der Spur der Cercospora-Sporen. Sugar Ind. 144(12): 730-738

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

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

Kenter, C., Ladewig, E. 2019. Lagerfähigkeit als Sorteneigenschaft von Zuckerrüben? Ergebnisse 2016-2018: 14. Göttinger Zuckerrübentagung, 05.09.2019. Sugar Ind. Sonderheft 144(Sonderheft): 108-114

Kleuker, G., Hoffmann, C. M. 2019. Einfluss von Gewebefestigkeit auf Beschädigung und Lagerungsverluste von Zuckerrüben: 14. Göttinger Zuckerrübentagung, 05.09.2019. Sugar Ind. Sonderheft 144: 89-97

Kleuker, G., Hoffmann, C. M. 2019. Method development for the determination of textural properties of sugar beet roots. Sugar Ind. 144(7), 392-400

Koch, H.-J., Roß, C., Stockfisch, N. 2019. N-Versorgung von Zwischenfrüchten in Zuckerrübenfruchtfolgen. Zuckerrübe 68(4): 27-29

Kuska, M. T., Behmann, J., Namini, M., Oerke, E.-C., Steiner, U., Mahlein, A.-K. 2019. Discovering coherency of specific gene expression and optical reflectance properties of barley genotypes differing for resistance reactions against powdery mildew. PLOS ONE 14(3): e0213291

Ladewig, E. 2019. Was tut sich bei den Pflanzenschutzmitteln?: Große Unsicherheiten in der zukünftigen Verfügbarkeit von Wirkstoffen und Produkten. dzz 55(4): 27-29

Laufer, D., Kenter, C., Ladewig, E. 2019. Einfluss von Fungizidstrategie und Sorte auf die Entwicklung von Cercospora-Blattfleckenkrankheit in Zuckerrüben: 14. Göttinger Zuckerrübentagung, 05.09.2019. Sugar Ind. Sonderheft 144: 45-55

Laufer, D., Koch, H.-J. 2019. Herbst-Streifenbearbeitung zu Zuckerrüben auf Lössboden in Deutschland - Ergebnisse aus einer mehrjährigen Versuchsserie: Bester Erosionsschutz mit Streifenbearbeitung. LOP 24(09/10): 30-35

Liebe, S., Maiss, E., Varrelmann, M. 2019. Application of a reverse genetic system for Beet necrotic yellow vein virus and Beet soil-borne mosaic virus in sugar beet: Abstracts Oral Presentations and Posters. General Meeting of the ASSBT, The Disneyland Hotel Anaheim, CA, USA, 25-28 February, 2019. Journal of Sugar Beet Research 56(1&2): 72-73

Mahlein, A.-K., Alisaac, E., Al Masri, A., Behmann, J., Dehne, H.-W., Oerke, E.-C. 2019. Comparison and Combination of Thermal, Fluorescence, and Hyperspectral Imaging for Monitoring Fusarium Head Blight of Wheat on Spikelet Scale. Sensors 19: 1-18

Mahlein, A.-K., Kuska, M. T., Behmann, J., Paulus, S. 2019. New trends of digital technologies - opportunities for sugar beet cultivation. Int. Sugar J. 121(1442): 134-136

Mahlein, A.-K., Kuska, M. T., Thomas, S., Wahabzada, M., Behmann, J., Rascher, U., Kersting, K. 2019. Quantitative and qualitative phenotyping of disease resistance of crops by hyperspectral sensors: seamless interlocking of phytopathology, sensors, and machine learning is needed! Curr. Opin. Plant Biol. 50: 156-162

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

Mahlein, A.-K., Varrelmann, M. 2019. Neue Züchtungstechnologien − mögliche Potentiale für die Zuckerrübe. dzz 55(4): 42-43

Menzel, W., Varrelmann, M. 2019. Die viröse Vergilbung in Zuckerrüben: Welche Viren können auftreten und mit welchem Schaden ist zu rechnen? Zuckerrübe 68(2): 25-27

Meyer, M., Ott, D., Götze, P., Koch, H.-J., Scherber, C. 2019. Crop identity and memory effects on aboveground arthropods in a long-term crop rotation experiment. Ecol. Evol. 9(12): 7307-7323

Nause, N., Meier, T., Hoffmann, C. M. 2019. Tissue composition and arrangement in sugar beet genotypes of different tissue strength with regard to damage and pathogen infestation: 14. Göttinger Zuckerrübentagung, 05.09.2019. Sugar Ind. Sonderheft 144: 98-107

Paulus, S. 2019. Measuring crops in 3D: using geometry for plant phenotyping. Plant Methods 15(1): 103

Pfitzer, R. 2019. Zunehmende Bedrohung durch SBR: Aktuelle Erkenntnisse und Ansätze zur Kontrolle von SBR. dzz 55(3): 22-23

Pfitzer, R., Schrameyer, K., Vögele, R. T., Maier, J., Lang, C., Varrelmann, M. 2019. Ursachen und Auswirkungen des Auftretens von "Syndrome basses richesses" in deutschen Zuckerrübenanbaugebieten: 14. Göttinger Zuckerrübentagung, 05.09.2019. Sugar Ind. Sonderheft 144: 70-80

Roß, C., Trimpler, K., Mahlein, A.-K., Stockfisch, N. 2019. Entwicklungen im Zuckerrübenanbau und ihre Kommunikation in verschiedene Zielgruppen: 14. Göttinger Zuckerrübentagung, 05.09.2019. Sugar Ind. Sonderheft 144(9): 540-546

Roß, C., Trimpler, K., Mahlein, A.-K., Stockfisch, N. 2019. Entwicklungen im Zuckerrübenanbau und ihre Kommunikation in verschiedene Zielgruppen. Sugar Ind. 144(9): 540-546

Scheidt, S., Rüwald, J., Schildberg, F. A., Mahlein, A.-K., Seuser, A., Wirtz, D. C., Jacobs, C. 2019. A systematic review on the value of infrared thermography in the early detection of periprosthetic joint infections. Z. Orthop. Unfall. 158(4): 397-405

Stephan, H., Böttcher, U., Hoffmann, C. M., Sieling, K., Kage, H. 2019. Evaluating the potential of winter beet in northern Germany by a simulation model. Eur. J. Agron. 109: 125910

Stockfisch, N., Mahlein, A.-K. 2019. Die Zukunft der Zuckerrübe durch Forschung gestalten. Zuckerrübe 68(4): 10-13

Stockfisch, N., Mahlein, A.-K. 2019. Forschung rund um die Rüben. Zuckerrüben-Journal 186(4): 21-23

Stockfisch, N., Mahlein, A.-K. 2019. Vom jüngsten Blatt bis zur tiefsten Wurzelspitze. Das IfZ: Göttinger Agrarforschung mit Schwerpunkt Zuckerrübe: Welche Themen stehen hoch auf der Agenda? dzz 55(3): 27-29

Trimpler, K., Koch, H.-J., Stockfisch, N. 2019. Zuckerrübenanbau in Deutschland: Wie wirken Anbaupause und Vorfrucht auf den Ertrag? Pflanzenarzt 71(9-10): 26-28

Trimpler, K., Stockfisch, N., Märländer, B. 2019. Vielfältiger und effizienter Rübenanbau. Nachhaltige Produktivitätssteigerung durch einen profitablen Anbau. dzz 55(2): 34-36

Varrelmann, M. 2019. Kommt die Viröse Vergilbung 2019? Zuckerrüben-Journal 186(9): 18-19

Wetzel, V., Liebe, S., Varrelmann, M. 2019. Current status of rhizomania resistance in sugar beet: 14. Göttinger Zuckerrübentagung, 05.09.2019. Sugar Ind. Sonderheft 144: 64-69

Wilczek, U., Kulig, B., Koch, H.-J., Kälberloh, R., Hensel, O. 2019. Sensorsystementwicklung für eine beschädigungsarme Zuckerrübenernte – Stand und Perspektiven: 14. Göttinger Zuckerrübentagung, 05.09.2019. Sugar Ind. Sonderheft 144: 81-88

Alisaac, E., Behmann, J., Kuska, M. T., Dehne, H.-W., Mahlein, A.-K. 2018. Hyperspectral quantification of wheat resistance to Fusarium head blight: comparison of two Fusarium species. Eur. J. Plant Pathol. 152(4): 869-884

Behmann, J., Acebron, K., Emin, D., Bennertz, S., Matsubara, S., Thomas, S., Bohnenkamp, D., Kuska, M. T., Jussila, J., Salo, H., Mahlein, A.-K., Rascher, U. 2018. Specim IQ: Evaluation of a New, Miniaturized Handheld Hyperspectral Camera and Its Application for Plant Phenotyping and Disease Detection. Sensors 18: 1-20

Behmann, J., Bohnenkamp, D., Paulus, S., Mahlein, A.-K. 2018. Spatial Referencing of Hyperspectral Images for Tracing of Plant Disease Symptoms. Journal of Imaging 4(143): 1-13

Brauer-Siebrecht, W., Jacobs, A., Koch, H.-J., Strassemeyer, J., Märländer, B. 2018. Intensität und Risiko des chemischen Pflanzenschutzes beim Anbau von Zuckerrüben, Silomais und Winterweizen in Fruchtfolgen. J. f. Kulturpfl. 70(8): 255-266

Brauer-Siebrecht, W., Märländer, B. 2018. "Vermaisung" - welche Alternative bietet die Zuckerrübe? Zuckerrübe 67(3): 28-31

Brugger, A., Kuska, M. T., Mahlein, A.-K. 2018. Impact of compatible and incompatible barley - Blumeria graminis f.sp. hordei interactions on chlorophyll fluorescence parameters. J. Plant Dis. Protect. 125: 177-186

Gil, J. F., Liebe, S., Thiel, H., Lennefors, B. L., Kraft, T., Gilmer, D., Maiss, E., Varrelmann, M., Savenkov, E. I. 2018. Massive up-regulation of LBD transcription factors and EXPANSINs highlights the regulatory programs of rhizomania disease. Mol. Plant Pathol. 19(10): 2333-2348

Götze, P., Kenter, C., Wendt, M. J., Ladewig, E. 2018. Übersicht zu Wirksamkeitsversuchen von Conviso® One in Zuckerrüben in: 28. Deutsche Arbeitsbesprechung über Fragen der Unkrautbiologie und – bekämpfung 27. Februar - 1. März 2018, Braunschweig: 28th German Conference on Weed Biology and Weed Control. H. Nordmeyer, and L. Ulber, eds., Braunschweig, 27.02.-01.03.2018. Julius-Kühn-Archiv 458: 498-500

Hallau, L., Neumann, M., Klatt, B., Kleinhenz, B., Klein, T., Kuhn, C., Röhrig, M., Bauckhage, C., Kersting, K., Mahlein, A.-K., Steiner, U., Oerke, E.-C. 2018. Automated identification of sugar beet diseases using smartphones. Plant Pathol. 67: 399-410

Hoffmann, C. M. 2018. Geringe Verluste bei langen Kampagnen - Anforderungen an Zuckerrüben in: Veranstaltungen des Frankfurter Landwirtschaftlichen Vereins e.V. Anon., ed. Frankfurter Landwirtschaftlicher Verein e. V, 2018/10/26: 24-27

Hoffmann, C. M. 2018. Gutes Roden ist die halbe Miete. Bauernzeitung(9): 22-24

Hoffmann, C. M. 2018. Sugar beet from field clamps - harvest quality and storage loss. Sugar Ind. 143(8): 639-647

Hoffmann, C. M., Engelhardt, M., Gallmeier, M., Gruber, M., Märländer, B. 2018. Importance of harvesting system and variety for storage losses of sugar beet. Sugar Ind. 143(8): 474-484

Hoffmann, C. M., Kenter, C. 2018. Yield Potential of Sugar Beet - Have We Hit the Ceiling? Front. Plant Sci. 9: 1-6

Hoffmann, C. M., Leijdekkers, M., Ekelöf, J., Vancutsem, F. 2018. Patterns for improved storability of sugar beet - importance of marc content and damage susceptibility of varieties in different environments. Eur. J. Agron. 101: 30-37

Jacobs, A., Koch, H.-J., Märländer, B. 2018. Preceding crops influence agronomic efficiency in sugar beet cultivation. Agron. Sustain. Dev. 38

Koch, H.-J. 2018. Fokus Zuckerrübenernte. Bodenschutz fördern. Wie stark werden unsere Böden belastet? dzz 54(1): 36-37

Koch, H.-J. 2018. Von Lasten und Drücken: Was vertragen unsere Böden? Sugar Ind. 143(2): 88-93

Koch, H.-J. 2018. Zuckerrübenernte im Fokus - Wie stark belastet sie unsere Böden? Zuckerrübe 67(1): 49-51

Koch, H.-J., Hauer-Jákli, M. 2018. Effect of trap crop cultivation on beet cyst nematode population, N supply and yield of sugar beet. Aspects of Applied Biology 140: 23-29

Koch, H.-J., Hauer-Jákli, M. 2018. Welche Faktoren beeinflussen das Zwischenfruchtwachstum in Norddeutschland? Zuckerrübe 67(2): 24-27

Koch, H.-J., Trimpler, K., Jacobs, A., Stockfisch, N. 2018. Crop Rotational Effects on Yield Formation in Current Sugar Beet Production - Results From a Farm Survey and Field Trials. Front. Plant Sci. 9: 1-11

Kuska, M. T., Behmann, J., Groβkinsky, D. K., Roitsch, T., Mahlein, A.-K. 2018. Screening of barley resistance against powdery mildew by simultaneous high-throughput enzyme activity signature profiling and multispectral imaging. Front. Plant Sci. 9: 1-12

Kuska, M. T., Behmann, J., Mahlein, A.-K. 2018. Potential of hyperspectral imaging to detect and identify the impact of chemical warfare compounds on plant tissue. Pure Appl. Chem. 90(10): 1615–1624

Kuska, M. T., Mahlein, A.-K. 2018. Aiming at decision making in plant disease protection and phenotyping by the use of optical sensors. Eur. J. Plant Pathol. 152: 987-992

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

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

Ladewig, E., Buhre, C., Kenter, C., Stockfisch, N., Varrelmann, M., Mahlein, A.-K. 2018. Pflanzenschutz im Zuckerrübenanbau in Deutschland - Situationsanalyse 2018. Sugar Ind. 143(12): 708-722

Laufer, M., Mohammad, H., Christ, D. S., Riedel, D., Maiss, E., Varrelmann, M., Liebe, S. 2018. Fluorescent labelling of Beet necrotic yellow vein virus and Beet soil-borne mosaic virus for co- and superinfection experiments in Nicotiana benthamiana. J. Gen. Virol. 99: 1321-1330

Laufer, M., Mohammad, H., Maiss, E., Richert-Pöggeler, K., Dall'Ara, M., Ratti, C., Gilmer, D., Liebe, S., Varrelmann, M. 2018. Biological properties of Beet soil-borne mosaic virus and Beet necrotic yellow vein virus cDNA clones produced by isothermal in vitro recombination: Insights for reassortant appearance. Virology 518: 25-33

Liebe, S., Varrelmann, M. 2018. Zuckerrübenlagerung - vom Mikrobiom zum Transkriptom. Sugar Ind. 143(1): 33-45

Mahlein, A.-K. 2018. Digital gegen Krankheiten. DLG-Mitt. 133(10): 86-87

Mahlein, A.-K. 2018. Pflanzenkrankheiten mit optischen Sensoren erkennen: Technologien mit viel Potenzial. Zuckerrübe 67(6): 29-31

Mahlein, A.-K., Kuska, M. T. 2018. Optische Sensoren zur Entscheidungsfindung im Pflanzenschutz und für die Phänotypisierung. agrarspectrum 50(50): 57-65

Mahlein, A.-K., Kuska, M. T., Behmann, J., Polder, G., Walter, A. 2018. Hyperspectral sensors and imaging technologies in phytopathology: state of the art. Annu. Rev. Phytopathol. 56: 535-558

Märländer, B., Hoffmann, C. M., Koch, H.-J., Ladewig, E., Niemann, M., Stockfisch, N., Varrelmann, M., Mahlein, A.-K. 2018. Nachhaltige Produktivitätssteigerung - ein Vierteljahrhundert Forschung für mehr Effizienz beim Anbau von Zuckerrüben. Sugar Ind. 143(4): 200-217

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

Nause, N., Stockfisch, N. 2018. Diskussionen über chemischen Pflanzenschutz - Ein Faktencheck. Zuckerrübe 67(3): 32-35

Nause, N., Stockfisch, N. 2018. Faktencheck chemischer Pflanzenschutz. Zuckerrüben-Journal 185(2): 11-13

Nause, N., Strassemeyer, J., Stockfisch, N. 2018. Herbizideinsatz im Zuckerrübenanbau in Deutschland und damit verbundene Umweltrisiken. Sugar Ind. 143(3): 148-156

Roß, C., Nause, N., Stockfisch, N. 2018. Bodenschutz und reduzierter Herbizideinsatz. dzz 54(4): 30-31

Seuser, A., Kurnik, K., Mahlein, A.-K. 2018. Infrared Thermography as a Non-Invasive Tool to Explore Differences in the Musculoskeletal System of Children with Hemophilia Compared to an Age-Matched Healthy Group. Sensors 18: 1-10

Stockfisch, N., Nause, N. 2018. Aspekte einer Systemanalyse zur Bewertung des CONVISO® SMART Systems in: 28. Deutsche Arbeitsbesprechung über Fragen der Unkrautbiologie und – bekämpfung 27. Februar - 1. März 2018, Braunschweig: 28th German Conference on Weed Biology and Weed Control. H. Nordmeyer, and L. Ulber, eds., Braunschweig, 27.02.-01.03.2018. Julius-Kühn-Archiv 458: 494-497

Thomas, S., Behmann, J., Steier, A., Kraska, T., Muller, O., Rascher, U., Mahlein, A.-K. 2018. Quantitative assessment of disease severity and rating of barley cultivars based on hyperspectral imaging in a non-invasive, automated phenotyping platform. Plant Methods 14: 1-12

Thomas, S., Kuska, M. T., Bohnenkamp, D., Brugger, A., Alisaac, E., Wahabzada, M., Behmann, J., Mahlein, A.-K. 2018. Benefits of hyperspectral imaging for plant disease detection and plant protection: a technical perspective. J. Plant Dis. Protect. 125(1): 5-20

Trimpler, K., Koch, H.-J., Stockfisch, N. 2018. Mehr Zucker durch weite Fruchtfolgen? Bauernblatt 26. Mai 2018: 39-41

Trimpler, K., Koch, H.-J., Stockfisch, N. 2018. Mehr Zucker durch weite Fruchtfolgen? Bauernzeitung(9): 26-29

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

Varrelmann, M., Märländer, B. 2018. Risk assessment for pesticide resistance in sugar beet pathogens, pests and weeds. Sugar Ind. 143(7): 414-423

Vogel, J., Kenter, C., Holst, C., Märländer, B. 2018. New Generation of Resistant Sugar Beet Varieties for Advanced Integrated Management of Cercospora Leaf Spot in Central Europe. Front. Plant Sci. 9: 1-12

Vogel, J., Kenter, C., Märländer, B. 2018. Resistenz gegen Cercospora - Bedeutung für Anbau und Rentabilität. Zuckerrübe 67(4): 62-65

Wetzel, V., Brault, V., Varrelmann, M. 2018. Production of a Beet chlorosis virus full-length cDNA clone by means of Gibson assembly and analysis of biological properties. J. Gen. Virol. 99: 1522-1527

Wirtz, I. P., Hauer-Jákli, M., Schenke, D., Ladewig, E., Märländer, B., Heimbach, U., Pistorius, J. 2018. Investigations on neonicotinoids in guttation fluid of seed treated sugar beet: Frequency, residue levels and discussion of the potential risk to honey bees. Crop Prot. 105: 28-34