Institut für Zuckerrübenforschung Publikationsübersicht

Publikationen 2022

Wissenschaftliche Publikationen und Fachbeiträge des Instituts für Zuckerrübenforschung

62 Einträge · Stand:

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2022 (62)

  1. 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

    https://doi.org/10.1101/2022.12.19.520984

  2. 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

    https://doi.org/10.1007/s40858-022-00498-w

  3. 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

  4. 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

  5. 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

  6. 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

    https://doi.org/10.53846/goediss-9167

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

  8. 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

    https://doi.org/10.1111/jac.12569

  9. 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

    https://doi.org/10.1016/j.nbt.2021.12.002

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

    https://doi.org/10.36961/si28687

  11. 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

    https://doi.org/10.1080/09064710.2022.2042589

  12. 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

    https://doi.org/10.36961/si28805

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

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

  15. 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

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

  17. 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

    https://doi.org/10.1002/jpln.202200064

  18. 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

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

  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

    https://doi.org/10.1111/sum.12800

  21. 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

    https://doi.org/10.1093/gigascience/giac054

  22. 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

    https://doi.org/10.36961/si28804

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

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

  25. 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

    https://doi.org/10.36961/si28254

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

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

  28. 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

    https://doi.org/10.36961/si28345

  29. 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

  30. 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

  31. 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

    https://doi.org/10.53846/goediss-9515

  32. 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

    https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2021.111744

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

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

  35. 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

  36. 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

    https://doi.org/10.1007/s41348-022-00600-z

  37. 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

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

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

  40. 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

    https://doi.org/10.36961/si29197

  41. 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

    https://doi.org/10.1111/ppa.13597

  42. 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

  43. 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

    https://doi.org/10.1007/s41348-022-00620-9

  44. 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

    https://doi.org/10.53846/goediss-9311

  45. 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

    https://doi.org/10.3389/fmicb.2021.809690

  46. 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

    https://doi.org/10.1099/jgv.0.001777

  47. 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

    https://doi.org/10.1111/pbr.12988

  48. 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

  49. 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

    https://doi.org/10.3390/insects13110992

  50. 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,

    https://doi.org/10.1002/ps.7090

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

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

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

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

    https://doi.org/10.36961/si28255

  55. 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

  56. 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

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

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

  59. 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

    https://doi.org/10.1007/s41348-022-00570-2

  60. 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

    https://doi.org/10.1002/ieam.4498

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

  62. 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