中国城市发展中越来越突出的交通问题表明,城市交通在满足居民日常出行活动的能力上已日显不足,由其带来的各种社会问题也已成为制约城市良性发展的障碍。居民的日常出行活动是城市交通需求的直接反映。交通出行调查以获得居民日常交通出行数据为直接目的,通过数据分析可挖掘出居民对整个城市交通及其他城市功能需求的特征与分布情况,可对进一步的城市交通规划、建设提供信息与决策支持。移动通讯技术以及定位技术的发展推动了基于手机、GPS等手段和技术在交通出行调查中的应用,可以依据具体的需求采集不同时间粒度的客观的居民交通出行数据。然而,GPS收集的数据一般数据结构较为复杂,数据量庞大,且采用非具体应用领域术语描述,对进一步的数据处理、数据分析、数据解译以及数据应用带来很大的不便,因此实现对庞大的GPS出行轨迹数据的简化、隐含信息提取并显式化对轨迹数据的有效利用有重要的意义。本文基于对出行及出行调查的特征分析,从GPS收集到的原始数据入手,通过以下三个环节的GPS时空轨迹数据处理实现对居民出行GPS时空轨迹数据的简化与语义增强,并设计了将各环节数据处理整合在一起的数据处理平台结构与功能,此外,对轨迹数据的可视化效果进行了相应探索,最终结果将是后续数据挖掘、知识提取的基础：(一)轨迹数据清理简化：对原始的轨迹数据中的漂移点、随机噪音等信息进行清理,并进一步依据数据特征设计算法实现数据简化压缩处理。(二)轨迹数据重构：经过清理的轨迹数据还仅仅是包含时刻信息的坐标点序列,不难发现轨迹点序列其实是一系列相间的停留与移动的组合,以实际应用为参照,定义停留、移动、起、止,并依此定义将原始轨迹数据分割为出行的集合,每个出行视为一个行程,并用行程来刻画轨迹数据,称为轨迹的重构。(三)轨迹数据语义信息增强：居民的出行轨迹是其整个出行的完整且客观的反应,但从简单的起、止和停留、移动仍无法得知具体的出行内容。结合地理数据以及应用领域数,通过综合计算,给重构轨迹中的起、止、停留以及移动等赋予相应的语义,实现向语义轨迹的转化。