伴随着地理信息技术的不断发展与进步,物联网的发展使得对空间目标进行长时间连续观测成为可能,传感器与移动终端已成为地理动态观测的重要手段,地理动态观测数据呈现多元化、精细化的特点。“服务型”GIS概念的提出,GIS研究需要更多地聚焦于人体行为及与之相关联的社会事件之中。时空轨迹作为人体行为的最直观反映,内蕴几何结构特征,是行为研究的重要窗口。时空轨迹研究需要在数据组织时充分考虑到轨迹的时空动态性,在对其几何结构加以分析的基础上,形成特定的行为模态,实现几何分析到行为语义特征分析的转换。为应对目前逐渐兴起的室内定位、室内人体行为研究,时空轨迹分析方法在时空尺度和精细层次上都要有一定程度的提升,包括对室内场景网络建模以及传感器数据集成分析、室内运动定位与追踪、语义特征解析等方面需要进一步的完善。本文以室内区域作为研究背景进行时空轨迹研究,选用传感器进行人体活动监测,尝试利用监测数据构建室内人体行为轨迹。引入几何代数理论方法,构建传感器场景网络,实现几何代数空间下动态网络的表达与路径计算；分析人体运动特征及语义特征,建立最小语义单元,实现空间数据到语义特征的转化；分析个人和群体运动的空间区域特征和拓扑特征。本文的研究工作主要包括以下几个方面：(1)基于几何代数的场景网络与传感器数据集成表达。研究室内空间目标定位方法,针对传感器数据,基于图论思想,建立传感器网络；利用几何代数blade结构,实现空间网络节点—弧段—路径的统一表达,建立基于外积连通性的路径计算和节点连通性规则。(2)基于室内传感器的人体轨迹重构及分析。根据传感器拓扑结构以及数据特征,提出人体室内运动的空间目标跟踪方法：利用基于几何代数的网络分析方法,构建动态网络路径实时计算规则,实现室内人体行为轨迹的构建；利用人体行为轨迹研究人体运动的空间特征和趋势特征。(3)基于几何代数的空间语义模型。研究人体运动特征和行为模式,构建人体运动的语义特征；利用blade结构进行人体运动—语义的几何代数编码；建立节点聚类语义转化算法,实现空间监测数据到运动语义的转化；根据语义转化结果,采用空间统计分析方法,研究行为运动的空间分布特征。