不我想直接检测分好类的长时序土地覆被数据，不用卫星图像做

如果您已经有了分好类的长时序土地利用数据，那么在 Google Earth Engine 中进行这个任务也是非常容易的。以下是一个示例代码，用于实现您的需求：

# 导入 GEE 库
import ee

# 初始化 GEE
ee.Initialize()

# 定义 GEE 数据库中的长时序土地利用数据集
land_use_collection = ee.ImageCollection("users/your_username/land_use_collection")

# 定义时间范围
start_date = ee.Date('2015-01-01')
end_date = ee.Date('2020-12-31')

# 选择时间范围内的数据
land_use_collection = land_use_collection.filterDate(start_date, end_date)

# 定义差异检测函数
def compute_diff(image1, image2):
    diff = image1.neq(image2)
    return diff

# 进行差异检测
diff_collection = land_use_collection \
                    .sort('system:time_start') \
                    .toList(land_use_collection.size().subtract(1)) \
                    .map(lambda image, index: compute_diff(image, land_use_collection.get(index.add(1))))

# 将结果合并为一个图像
diff_image = ee.ImageCollection(diff_collection).mosaic()

# 可视化结果
Map = ee.Map()
Map.centerObject(land_use_collection.geometry(), zoom=13)
Map.addLayer(diff_image, {'palette': 'red'}, 'No Change')
Map.addLayer(land_use_collection.first(), {}, 'Land Use')
Map.addLayerControl()
Map

在上述示例代码中，我们首先从 GEE 数据库中获取了一个名为 `land_use_collection` 的长时序土地利用数据集。接着，我们选择了时间范围内的数据，并定义了一个差异检测函数 `compute_diff`，并使用 `map` 方法将相邻两个土地利用图像进行差异检测，并将结果合并为一个图像 `diff_image`。最后，我们使用 GEE 的可视化工具将结果可视化出来。

需要注意的是，在上述示例代码中，我们使用了 `neq` 方法来比较两个土地利用图像是否相同，如果相同则返回 False，否则返回 True。如果您需要定制化差异检测的阈值或方式，您可以根据具体需求调整代码。