观测海岸线侵蚀或沉积的动态过程对于深入理解海岸线变化的驱动因子具有重要意义，而评估海岸线变化趋势也可为海岸带保护提供有效的决策依据。虽然前人在海岸线变化方面做了大量的研究，但由于数据所限，所呈现的结果均观测频率低而时间跨度大，故只能粗略地估算海岸线进退的速率，而难以将海岸线变化的动态过程与数值模型及气候或人类活动的驱动数据相结合，以准确地分析海岸线变化的原因或预测趋势。美国Landsat卫星数据使在亚像元尺度逐年观测海岸线成为可能。我们以佛罗里达西海岸一条长约130km的淤泥质海岸为研究区，探讨利用Landsat数据实现逐年观测海岸线的可行性。首先，我们结合海岸水位模型，对不同潮汐和地貌条件下的海岸线在年尺度上分别建立合适的海岸线指示标志，以指示海岸线的“平均状态”，消除潮汐波动对海岸线位置的影响。其次，由于海岸线变化低于Landsat30m的空间分辨率，我们利用光谱线性混合模型，在亚像元尺度求解海岸线所在像元(Coastline pixels，CPs)对应于指示标志的淹没面积(Annually inundated area)，以表示海岸线一年中的“平均状态”。模型的不确定性通过蒙特卡洛的方法予以估计;所得结果用1m分辨率的航拍数据进行验证，在两个验证区域，均方根误差分别为11.42％和10.86％(约为3m)。最后，在得到逐年观测结果的基础上，我们利用统计模型计算海岸线侵蚀或堆积的速率，并发现在30年中研究区内的海岸线以0.42±0.05 km2/year的速率被侵蚀。