Institut für Zuckerrübenforschung Publikationsübersicht

Publikationen 2024

Wissenschaftliche Publikationen und Fachbeiträge des Instituts für Zuckerrübenforschung

51 Einträge · Stand:

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2024 (51)

  1. 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

    https://doi.org/10.1186/s13007-024-01313-0

  2. 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

  3. 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

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

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

    https://doi.org/10.1111/ppa.14007

  6. 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

    https://doi.org/10.1093/gigascience/giae035

  7. 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.

    https://doi.org/10.1016/j.jviromet.2024.115052

  8. 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

    https://www.doi.org/10.1111/ppa.13954

  9. 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

  10. 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

    https://doi.org/10.1186/s13007-024-01315-y

  11. 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).

    https://doi.org/10.1099/jgv.0.002026

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

    https://doi.org/10.1017/S0007485324000099

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

  14. 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).

    https://doi.org/10.3389/fagro.2023.1274703

  15. 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

    https://doi.org/10.36961/si31552

  16. 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

    https://doi.org/10.1016/j.agee.2023.108786

  17. 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

    https://doi.org/10.3389/frmbi.2024.1335791

  18. 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

    https://doi.org/10.1017/S0021859624000261

  19. 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

  20. 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

    https://doi.org/10.1007/s11119-024-10133-0

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

  22. 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.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0311368

  23. 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.

    https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100740

  24. 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

    https://doi.org/10.1094/PDIS-04-23-0779-RE

  25. 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

    https://www.doi.org/10.1109/MetroAgriFor58484.2023.10424276

  26. 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

  27. 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.

    https://doi.org/10.1139/cjps-2024-0091

  28. 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

    https://doi.org/10.36961/si32213

  29. 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

    https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.108924

  30. 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

  31. 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

    https://doi.org/10.5073/20240109-075340-0

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

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

  34. 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

    https://doi.org/10.1094/PHYTO-01-24-0009-PER

  35. 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

    https://doi.org/10.1111/ppa.13973

  36. 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

    https://www.doi.org/10.1109/MetroAgriFor58484.2023.10424290

  37. 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

    https://doi.org/10.5073/20240109-075617-0

  38. 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

    https://doi.org/10.36961/si31066

  39. 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

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

    https://doi.org/10.36961/si30916

  41. 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

    https://doi.org/10.1002/ps.8041

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

    https://doi.org/10.20387/71j3-fd02

  43. 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

    https://doi.org/10.1111/pbi.14333

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

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

  46. 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

  47. 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

    https://doi.org/10.1016/j.eja.2024.127178

  48. 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.

    https://doi.org/10.1128/mra.00640-24

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

  50. 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

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