An evaluation of GPR monitoring methods on varying river ice conditions: A case study in Alaska

Ice roads and bridges across rivers, estuaries, and lakes are common transportation routes during winter in regions of the circumpolar north. Ice thickness, hydraulic hazards, climate variability and associated warmer air temperatures have always raised safety concerns and uncertainty among those who travel floating ice road routes. One way to address safety concerns is to monitor ice conditions throughout the season. We tested ground penetrating radar (GPR) for its ability and accuracy in measuring floating ice thickness under three specific conditions: 1) presence of snow cover and overflow, 2) presence of snow cover, and 3) bare ice, all common to Interior Alaska rivers. In addition, frazil ice was evaluated for its ability to interfere with the GPR measurement of ice thickness. We collected manual ice measurements and GPR cross-sectional transects over 2 years on the Tanana River near Fairbanks, Alaska, and for 1 year on the Yukon River near Tanana, Alaska. Ground truth measurements were compared with ice thickness calculated from an average velocity model created using GPR data. The error was as low as 2.3–6.4% on the Yukon River (Condition 3) and 4.6–9.5% on the Tanana River (Conditions 1 and 2), with the highest errors caused by overflow conditions. We determined that certain environmental conditions such as snow cover and overflow change the validity of an average velocity model for ice thickness identification using GPR, while frazil ice accumulation does not have a detectable effect on the strength of radar reflection at the ice-water interface with the frequencies tested. Ground penetrating radar is a powerful tool for measuring river ice thickness, yet further research is needed to advance the ability of rural communities to monitor ice thickness using fewer time-intensive manual measurements to determine the safety of ice cover on transportation routes.Ye

Inversion conjointe des données électriques et de radar en forage

RÉSUMÉ Dans le cadre de cette thèse, deux algorithmes d‘inversion conjointe des données électriques et de radar en forage ont été développés. Le premier algorithme combine une approche basée sur l‘échange de l‘information structurale entre deux inversions séparées et une régularisation dans le domaine des ondelettes qui force la solution à avoir une représentation creuse des coefficients en ondelettes. Cette régularisation consiste à appliquer un algorithme de seuillage doux à chaque itération d‘un algorithme de descente. L‘opération de seuillage nécessite le calcul de seuils qui sont déterminés dans notre cas en maximisant un critère de similarité structurale entre les modèles de résistivité et de lenteur. Comme la régularisation dans le domaine des ondelettes permet la reconstruction des discontinuités de contraste fort ainsi que les zones homogène, nous proposons d‘utiliser le détecteur de contours Canny pour extraire l‘information structurale de chaque modèle. Les contours ainsi détectés sont utilisés pour construire des matrices de pondération qui sont appliquées à la matrice de rugosité de chaque inversion séparée. Pour valider cet algorithme trois modèles synthétiques ont été utilisés. Les résultats montrent que celui-ci permet d‘améliorer la résolution spatiale, ainsi qu‘une meilleure estimation des propriétés physiques, en comparaison avec l‘inversion séparée. De plus, il présente l‘avantage d‘être très robuste lorsque le niveau du bruit est élevé. Dans le deuxième algorithme, on propose de combiner une inversion coopérative par zonation et une approche bayésienne hiérarchique. L‘inversion coopérative par zonation consiste à utiliser séquentiellement une approche de classification non-hiérarchique et un algorithme d‘inversion séparée. Dans un processus itératif, l‘algorithme de classification non-hiérarchique est appliqué sur les résultats obtenus par inversion séparée pour générer des modèles composés de plusieurs zones homogènes représentant chacune une certaine lithologie du milieu investigué. Les modèles ainsi construits sont ensuite utilisés comme modèles a priori dans une nouvelle étape d‘inversion séparée. La solution obtenue par une telle approche peut être biaisé vers le modèle a priori qui est fonction du nombre de classes dans l‘algorithme de classification non-hiérarchique.----------ABSTRACT We present two joint structural inversion algorithm for cross-hole electrical resistance tomography (ERT) and cross-hole radar travel time tomography (RTT). The first algorithm proceeds by combining the exchange of structural information and a regularization method that consists of imposing an L1-norm penalty in the wavelet domain. The minimization of the L1-norm penalty is carried out using an iterative soft-thresholding algorithm. The thresholds are estimated by maximizing a structural similarity criterion, which is a function of the two (ERT and RTT) inverted models. Besides, the regularization in the wavelet basis allows for the possibility of sharp discontinuities superimposed on a smoothly varying background. Hence the structural information is extracted from each model using a Canny edge detector. The detected edge serves to construct a weighting matrix that is used to alter the smoothness matrix constraint. To validate our methodology and its implementation, three synthetic models were created. Experiments demonstrate that the proposed approach improves the spatial resolution and quantitative estimation of physical parameters. In addition, it seems to be more robust in high noise level condition. In the second algorithm, we propose to combine a zonal cooperative inversion (ZCI) scheme with a hierarchical Bayesian approach, in order to invert cooperatively cross-hole ERT data and cross-hole radar travel time data. The basic idea of ZCI is to use cooperatively cluster analysis and separate inversion algorithm. For each iteration cluster analysis of separate inversion results is used to construct models that contain the parameter characteristics of dominant subsurface structures. These constructed models are then used as starting model in the next iteration of separate inversion. The resulting models are then biased to starting models which are a function of the number of clusters. To overcome this problem, we formulate the inverse problem within a hierarchical Bayesian framework where the hierarchical prior distribution is based on the a priori models constructed from cluster analysis