城市居民出行活动信息是城市规划、交通管理和居民行为研究的重要参考依据。传统的居民出行调查以人工调查方式为主，存在着受访者负担重、调查准确性低和花费巨大等问题，已经不能满足城市化进程快速发展的需要。随着无线通讯技术、GIS技术、Internet技术的发展，手机和便携式GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)等设备得到普及，通过这些设备能够快速的定位和记录空间位置，获取海量出行者的轨迹数据。研究轨迹数据挖掘方法并从中提取出行特征信息具有重要的现实意义和实用价值。本文将时间地理学与地理信息系统结合，建立轨迹数据挖掘的GIS表达分析环境，开展轨迹数据处理、居民出行信息挖掘分析工作。主要进行四个关键内容的研究：（1）设计一种适用于出行者轨迹信息存储的时空数据模型，并在Oracle数据库中实现。（2）使用C#编程语言、ArcGIS Engine二次开发组件，结合Oracle数据库建立分析表达环境，提供轨迹数据挖掘所需要的基本功能。（3）在已有行程识别方法的基础之上，提出一种基于速度的轨迹点合并行程识别算法，将该方法得到的行程识别结果与志愿者记录的日志信息进行比较，对该方法的识别效果做出评价。（4）以大规模的GPS定位数据为研究对象，进行了居住地挖掘、作息规律研究和活动空间特征研究等轨迹数据挖掘工作，并将结果在GIS环境中展示。研究结果表明，以上四个研究内容可以形成一套完整的轨迹数据挖掘处理流程，在居民出行信息提取和特征分析方面取得了较好的效果，为今后出行者轨迹数据挖掘研究提供了很好的借鉴和参考。