首先针对感兴趣的时间段和位置过滤动态世界集合sentinel-2土地分类数据集。在这里，我们要绘制一年中该位置的变化图表。因此，我们应用过滤器来选择在感兴趣的时间段内在该区域收集的图像。最后，我们选择所有类别的概率波段。

本次用到的函数：

ui.Chart.image.series(imageCollection, region, reducer, scale, xProperty)
从一个ImageCollection生成一个图表。绘制一个区域内每个波段在不同图像中的衍生值。通常是一个时间序列。

X轴。图像，用xProperty值标记。

Y-轴。波段值。

系列。波段名称。

返回一个图表。

参数。
imageCollection（图像集合）。
一个包含数据的ImageCollection，将被包含在图表中。

region (Feature|FeatureCollection|Geometry)。
要减少的区域。

reducer（还原器，可选）。
用于生成Y轴数值的还原器。必须返回一个单一的值。默认为ee.Reducer.mean()。

scale (Number, optional):
与还原器一起使用的刻度，单位是米。

xProperty（字符串，可选）。
作为X轴上每个图像的标签的属性。默认为'system:time_start'。

返回： ui.Chart

代码：

// 随时间变化的类别概率图表
//定义研究区

var table = ee.FeatureCollection("users/bqt2000204051/beijing");
var geometry = table.geometry();
Map.centerObject(geometry, 10);

// 对感兴趣的时间段和地点的动态世界集合进行过滤。
var startDate = '2020-01-01';
var endDate = '2021-01-01';

var dw = ee.ImageCollection('GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1')
  .filterDate(startDate, endDate)
  .filterBounds(geometry);

//选择所有波段
var probabilityBands = [
    'water', 'trees', 'grass', 'flooded_vegetation', 'crops',
    'shrub_and_scrub', 'built', 'bare', 'snow_and_ice'
    ];

// 选择所有的概率段。
var dwTimeSeries = dw.select(probabilityBands);

// 绘制北京市的时间序列。
var chart = ui.Chart.image.series({
  imageCollection: dwTimeSeries,
  region: geometry,
  scale: 1000,
  //maxPixels:1e13这里设定最大像素值是无法实现的，减小研究区或者设法放款scale
});
print(chart);

// 重新定义我们的chart，然后我们对比查看两者的区别

// 一个辅助函数，用于为图表中的9个系列中的每个系列设置标签、颜色和样式属性。
function lineStyle(label, color) {
  var style_dict = {
      labelInLegend: label,
      color: color,
      lineWidth: 2, 
      pointSize: 3
  };
  return style_dict;
}

// 我们现在创建图表，用配置选项的字典调用setOptions。
var chart = ui.Chart.image.series({
  imageCollection: dwTimeSeries,
  region: geometry,
  scale: 1000,

}).setOptions({
  vAxis: {
    title: 'Class probabilities',
    viewWindow: {min: 0, max: 1}},
  interpolateNulls: true,
  series: {
              0: lineStyle('Bare', '#A59B8F'),
              1: lineStyle('Built', '#C4281B'),
              2: lineStyle('Crops', '#E49635'),
              3: lineStyle('Flooded_vegetation', '#7A87C6'),
              4: lineStyle('Grass', '#88B053'),
              5: lineStyle('Shrub and scrub', '#DFC35A'),
              6: lineStyle('Snow and ice', '#B39FE1'),
              7: lineStyle('Trees', '#397D49'),
              8: lineStyle('Water', '#419BDF')}
});
print(chart);

原始的时间序列： 

 这个没有设置title和y轴的标题