La neige, élément naturel omniprésent dans les paysages hivernaux, recèle encore de nombreux mystères pour les scientifiques. Mathieu Nguyen, chercheur à l’NTNU de Gjøvik, s’est penché sur les propriétés optiques de la neige dans le cadre de sa thèse de doctorat. Ses travaux permettraient de mieux comprendre et exploiter les caractéristiques de ce manteau blanc qui recouvre nos contrées durant la saison froide.
Une apparence complexe et variable
Contrairement aux idées reçues, la neige ne se résume pas à une simple couche blanche et froide. Selon Mathieu Nguyen, son apparence est bien plus complexe : «La neige réfléchit toutes les longueurs d’onde de la lumière et peut avoir des couleurs très différentes en fonction des conditions et de l’angle d’incidence de la lumière. L’âge, la densité de la neige et la pollution de l’air influencent également son aspect.»
Le chercheur a analysé plus d’un millier d’images de neige pour mieux comprendre comment elle absorbe et réfléchit la lumière. Il s’est particulièrement intéressé au scintillement des cristaux de neige sous l’effet du soleil, un phénomène qui pourrait détenir la clé de nombreuses interrogations scientifiques.
Un paysage de miroirs étincelants
Par temps ensoleillé, la neige semble parfois scintiller de mille feux. Mathieu Nguyen explique ce phénomène : «La neige est une accumulation de cristaux de glace. Lorsque les conditions sont réunies, ils agissent comme de minuscules miroirs. S’ils sont orientés selon le bon angle, ils réfléchissent directement la lumière du soleil vers vous et brillent comme des ‘étincelles’ dans le paysage.»
Si le scintillement de différents métaux a fait l’objet de nombreuses études, celui de la neige reste encore mal compris. Pourtant, selon le chercheur, mieux appréhender ce phénomène ouvre d’importantes perspectives d’applications.
Des enjeux multiples pour la sécurité et l’environnement
En analysant la variation du contraste et de la densité des scintillements dans des images de neige prises dans différentes conditions, Mathieu Nguyen espère développer une méthode permettant de classifier les différents types de neige à partir d’images, ce qui n’est pas possible actuellement.
«Ce type de méthode pourrait être utilisé dans de nombreuses technologies de capteurs, allant d’une meilleure prise de décision pour le déneigement des routes à une surveillance plus étroite du risque d’avalanche en montagne. Si nous voulons avoir des voitures entièrement autonomes ici en Norvège, ce type de technologie contribuera également à des déplacements plus sûrs sur les routes enneigées», souligne-t-il.
Pour affiner cette classification, les chercheurs devront cependant collecter un volume de données bien plus important, avec des images provenant du monde entier. Comprendre l’impact des différents niveaux de pollution sur l’apparence et les propriétés de la neige sera notamment crucial.
Reproduire la neige dans toute sa complexité
Au-delà de son analyse, la neige s’avère étonnamment difficile à reproduire numériquement. Les représentations artificielles actuelles, dans les jeux vidéo et les simulateurs, ne sont guère plus élaborées que de simples surfaces blanches.
Les travaux de Mathieu Nguyen ouvrent également des perspectives prometteuses dans ce domaine. Selon lui, pouvoir reproduire la neige dans toute sa complexité sera essentiel pour offrir de bonnes expériences hivernales aux personnes qui n’y ont pas accès, y compris dans un futur où la neige pourrait se faire plus rare en raison du changement climatique.
«Si nous voulons enseigner ce qu’est la neige à quelqu’un qui ne l’a peut-être jamais vue, nous devons être capables de la reproduire dans toute sa complexité», conclut le chercheur.
Légende illustration : La beauté du paysage hivernal pourrait apporter aux chercheurs des réponses aux questions qu’ils se posent depuis de nombreuses années. Photo par Mathieu Nguyen
References: Mathieu Nguyen, Jean-Baptiste Thomas, and Ivar Farup. Exploring Imaging Methods for In Situ Measurements of the Visual Appearance of Snow Geosciences 2024 14, no. 2: 35. https://doi.org/10.3390/geosciences14020035
