城市的交通拥堵问题一直是制约世界各国大城市发展和困扰城市正常运转秩序的难题。尤其对正处于快速城市化的中国,这种制约和困扰更甚。为此,世界各国均在城市交通优化中投入了巨大的财力和物力,实时交通信息系统RTTIS(Real-Time Traffic Information System)因此诞生和发展。近三十年来,RTTIS的软、硬件伴随信息、通讯、3S (GPS、GIS、RS)、传感和电子等技术的发展而不断进步和完善,其中3S技术已成为RTTIS的重要支撑。然而,3S理论与技术本身也在不断发展和完善,这些发展必将推动RTTIS理论与方法体系不断完善和发展。本文着重于3S技术支撑下的RTTIS应用研究,主要创新和研究内容如下：(1)提出基于三种具有城市地理特征的抽象路网使用多智能体微观交通仿真技术来对RTTIS在不同装备比例下交通系统效率进行细致深入的研究,拓展了RTTIS评估研究结论适用性。结果表明：在平行结构路网中,当车辆RTTIS的使用比例少于30%时,交通系统效率得以提高,超过30%优化效果下降,当RTTIS的使用比例高于90%以上时,交通系统和车辆的运行状态最差,相比没有植入RTTIS交通系统车辆平均延迟时间几乎下降了26%；在格状结构和环状结构路网中,RTTIS的使用比例持续增高能够持续提高所有车辆交通效率。(2)使用基于多智能体的微观仿真模型来交通系统中的交通博弈与均衡现象进行研究。对植入和没有植入RTTIS的交通系统是否能够收敛于均衡状态做了仿真的测定,发现在这两种情形下基于三种抽象路网运行下的交通系统均能收敛于均衡状态,RTTIS的比例变化能使系统收敛于不同的均衡状态,且均衡状态与系统优化无必然联系。(3)针对RTTIS就多源遥感数据挖掘提出了基于K阶中心矩多源遥感影像数据融合方法。使用该方法产生的图像是多源遥感影像各通道均值向量与特征向量间的差异图,当K值处于低水平时,图像信息获得明显的增强。伴随K值增加,差异性增强,同时图像内容被简化。图像由信息增强到简化的变化随着K值的增大而变化,该方法将图像信息增强与简化这两种反向性能融于一身,使得该方法在实时交通信息数据挖掘中具有更大的灵活性。(4)基于实时交通信息数据采集、存储和挖掘提出使用张量来构造时空数据模型,从GIS空间分析和面向对象的角度实现交通信息时-空数据有效联合建模,该模型相对以往模型更有效的反应了交通实时信息时-空数据联动特征,有效消除数据冗余。论文基于3S理论技术力图推进RTTIS在交通领域的优化研究与应用。通过论文的研究工作,进一步明晰了RTTIS在交通系统中的作用和表现,优化了RTTIS系统。其成果在该领域具有重要的借鉴和参考价值。