rasterio merge da un resultado incorrecto

Question

Tengo 4 cuadrículas ASCII separadas que contienen los mismos datos:

1 2 3 4
3 4 5 6
4 5 6 8
7 9 5 4

Los metadatos, sin embargo, son diferentes:

ncols 4
nrows 4
xllcorner x
yllcorner y
cellsize 1
nodata_value -9999

Dónde x y y toman los valores (0,0), (4,0), (4,4) y (0,4) respectivamente. A continuación, intento ejecutar una operación de fusión de la siguiente manera con rasterio :

from rasterio.merge import merge
import rasterio
import glob 

def merge_datasets(out_filename, dataset_list, driver):
    print('running merge command and outputting mosaic')
    mosaic, out_trans = merge(dataset_list)

    print('updating metadata')
    out_meta = dataset_list[0].meta.copy()
    out_meta.update({"driver": driver, "height": mosaic.shape[1], "width": mosaic.shape[2], "transform": out_trans})

    print('writing file')
    with rasterio.open(out_filename, 'w', **out_meta) as dest: # YES, NO, IF_NEEDED, IF_SAFER
    dest.write(mosaic)

    out_dataset = rasterio.open(out_filename)
    return out_dataset

if __name__=='__main__':
    tiles_filename_list = glob.glob(r'test_data/*.asc')
    tiles_dataset_list = open_dataset_list(tiles_filename_list)

    merged_dataset = merge_datasets(r'test_data/out.asc', tiles_dataset_list, driver='AAIGrid')

Esto crea la siguiente cuadrícula incorrecta:

ncols        8
nrows        8
xllcorner    0.000000000000
yllcorner    0.000000000000
cellsize     1.000000000000
NODATA_value -9999
 1 2 3 4 1 2 2 3
 3 4 5 6 3 4 4 5
 3 4 5 6 3 4 4 5
 4 5 6 8 4 5 5 6
 1 2 3 4 1 2 2 3
 3 4 5 6 3 4 4 5
 4 5 6 8 4 5 5 6
 7 9 5 4 7 9 9 5

¿Alguien sabe por qué ocurre esto? Yo habría esperado:

ncols        8
nrows        8
xllcorner    0.000000000000
yllcorner    0.000000000000
cellsize     1.000000000000
NODATA_value -9999
 1 2 3 4 1 2 3 4
 3 4 5 6 3 4 5 6
 3 4 5 6 3 4 5 6
 4 5 6 8 4 5 6 8
 1 2 3 4 1 2 3 4
 3 4 5 6 3 4 5 6
 4 5 6 8 4 5 6 8
 7 9 5 4 7 9 5 4

He intentado buscar en las diferentes opciones del método merge en rasterio pero no encontré nada útil.

Answer 1

Me he dado cuenta de que añadir el argumento precision=50 a la llamada de fusión resuelve el problema. Sin embargo, no entiendo muy bien por qué.