社会的快速发展,影响着城市服务增长的快节奏,随之带来了城市交通高密度、大压力、多事故等问题。为解决城市交通问题,相关领域的技术便发展起来,交通轨迹数据的研究也就应运而生。交通轨迹数据是包括位置、速度、时间等属性的数据,具有维度高、数据量大、文字为载体等特点,导致其分析效率低、数据丢失严重等情况的出现,且没有有效直观的展现。因此,探寻一种高效直观的轨迹数据分析方法变的尤为重要。数据挖掘和可视化技术的兴起为解决此类问题提供了帮助,通过数据分析发现其背后隐藏的规律,利用可视化技术将这些规律以不同的形式展现,可以快速的发现城市交通服务中存在的问题,有利于城市交通管理部门的决策与道路规划。现阶段轨迹数据处理方法仍有较大的提升空间。由于轨迹数据的空间分布任意性、不均匀等特点,导致在处理过程中出现效率低、数据丢失严重、效果不明显的缺点。基于此,本文利用轨迹数据的位置与几何关系,以浮动车GPS数据为研究对象,以数据划分、轨迹重构为方法,以可视化展示为最终目标,结合山东省淄博市的出租车数据完成相关实验。论文的主要内容如下:针对大多划分方法未考虑轨迹数据空间分布的任意性,加之划分点较单一,导致分析效果不理想的问题,提出了多特征轨迹点结合数据空间划分方法。克服了轨迹数据划分时因空间分布任意性导致的划分效果不明显的缺点,从数据划分后的分布热度图的结果证明该方法较传统数据划分方法在效果上优势明显。在数据有效划分后,还会存在的问题就是数据丢失的情况,针对反距离权重插值算法不能很好的适应分布点采集不均匀时会严重影响插值精度的问题,提出改进的反距离权重插值方法,结合自然近邻关系,插值重构得到新的车辆轨迹。在得到全新的车辆轨迹数据后,提出特征可视化方法,进行可视化展示,将以上研究植入城市交通数据可视化平台中,对之前的研究进行直观的展现。本文利用轨迹数据的特点,结合其位置与几何关系,从划分和重构两个维度进行了数据处理,以可视化的形式进行直观的展示,对交通管理行为的逻辑分析和辅助决策具有重要意义。