Las matrices lineales coprimas (CLA) proporcionan un grado adicional de libertad (DOF) con un número limitado de sensores físicos, y así ayudan a mejorar la resolución de los algoritmos de estimación de dirección de llegada (DOA). Sin embargo, el DOF de la CLA tradicional está restringido por la estructura de la matriz, que no se puede ajustar después de su implementación. En este artículo, proponemos un algoritmo de estimación de DOA para una matriz lineal coprima de superficie inteligente reconfigurable (RIS CLA) basado en el enfoque de clasificación de múltiples señales. Específicamente, se construye primero una RIS CLA en el suelo de la antena RIS, encendiendo/apagando elementos específicos en diferentes momentos. Luego, se vectoriza la matriz de covarianza de la señal recibida, con el fin de construir una matriz de diferencia virtual, cuyo ancho se expande considerablemente. Finalmente, se realiza una búsqueda de picos espectrales en el subespacio de ruido de la señal recibida de la matriz de diferencia para obtener el resultado de estimación de DOA. Las simulaciones verifican la mejora del algoritmo propuesto en términos de DOF y resolución. Específicamente, el DOF proporcionado por la RIS CLA supera al de la CLA en más del 30%, y la resolución del algoritmo de estimación de DOA propuesto se mejora efectivamente, con su precisión aumentada hasta un 70% en un escenario de baja relación señal-ruido (SNR), en comparación con los algoritmos existentes.