BULC-D se basa en la lógica del algoritmo Bayesiano de Actualizacion de la Cobertura Terrestre  (BULC, por sus siglas en Ingles) de Cardille & Fortin, 2016. Utiliza la actualización bayesiana para estimar si cada píxel en un área de estudio es estable o cambia de un año a otro. Usando un año anterior para construir una expectativa armónica, BULC-D pondera la desviación de cada imagen en el año posterior del valor esperado en ese mismo punto del año. Los valores que son más inesperados (por ejemplo, un NBR inusualmente bajo) son una evidencia más fuerte de cambio.

Scripts de Google Earth Engine (GEE) 

Cardille, J. A., & Fortin, J. A. (2016). Bayesian updating of land-cover estimates in a data-rich environment. Remote Sensing of Environment, 186, 234–249. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.08.021

Fortin, J. A., Cardille, J. A., & Perez, E. (2019). Multi-sensor detection of forest-cover change across 45 years in Mato Grosso, Brazil. Remote Sensing of Environment, 111266. Special Issue on Time Series Analysis with High-Resolution Spatial Imagery