移动对象的GPS数据中蕴含着丰富的价值,对GPS数据进行挖掘与运用能够强有力的支持“智慧城市”的发展。但是,由于GPS设备故障、人为误操作等因素的存在,会导致采集到的GPS数据是低质量的。未经处理过的位置信息数据会使得移动对象的相关研究及应用产生不良甚至相反的结果。因此,对于GPS数据进行数据清洗与修复不可忽视。同时,对于GPS数据进行运用,才能够发挥GPS数据的潜在价值。基于此,本文将研究工作放在了GPS数据的清洗、修复及其应用,本文的主要研究工作如下:（1）针对GPS数据重复问题,基于已有的SNM算法（Sorted-Neighborhood Method,简称SNM）,提出动态可调窗口策略。针对GPS数据异常问题,采用距离判断法。特别地,针对GPS停留区域数据的问题,提出了并行的GPS停留区域数据检测算法,该算法基于CUDA对高斯-克吕格投影、DBSCAN算法进行并行优化,设计对比实验保证与CPU端同等检测结果的前提下,在数据量为100000时,达到了20倍的加速。（2）针对GPS数据缺失存在字段、多记录两种缺失情况,分别采取了不同的策略。字段的缺失采用基于KNN算法进行加权修复。多记录的缺失则采取分段建立移动对象的运动状态模型来进行修复,基于多项式建立的轨迹进行插值的同时充分考虑了移动对象的已有信息推测出的速度等动态信息。实验证明,两个方法都有着较好的修复效果,达到在没有其它辅助信息的前提下,对于两类缺失数据均有效修复的目的。可以为GPS数据的相关工作提供相对有力的保障。（3）针对GPS数据进行应用,以可扩展时空数据库系统SECONDO为基础实现了耕地面积计算工具ARCA（A Tool for Area Calculation based on GPS Data,简称ARCA）。该工具的输入为GPS数据,经过数据预处理,轨迹拟合,轨迹切割,扩展区域,面积计算的操作,达到自动计算耕地面积的效果。该工具既可以查询耕地区域的具体面积数值,又可以展示耕地区域的形状,具有较大的实用价值。