对于电力走廊系统的巡检工作,往往需要依靠地面上的人员亲自到现场查看,有些时候也会借助于搭载光学摄像头的直升机进行检查,然而利用这些方法进行电力巡检,不光受到环境影响使得检测不准确,还耗费大量的人力、物力和财力。激光雷达（Light Detection and Ranging,Li DAR）能够准确获取地面物体的位置信息,同时使用无人机可以降低飞行巡检的成本,因此Li DAR凭借着自身诸多的优势成为电力走廊巡检最具性价比的工作设备。为提高电力巡检的效率、降低所需资源的消耗,本文认为采用机载激光雷达对目标场景进行扫描是不错的选择。首先,实验使用机载Li DAR系统获取电力线生态走廊的整体三维点云数据,再根据Li DAR数据的性质对走廊内不同地物的特征进行数学定义。然后采用效果不错的多分类相关向量机算法对点云进行分类处理,将定义的特征数据作为输入,输出数据就是实验所需的电力线点云信息。最后对提取出的电力线点云坐标进行拟合,其拟合结果可为电力线故障诊断（如风力分析、冰雪覆盖等）提供数学基础,有较好的工程实践价值。针对高压电力线的精确重建这一问题,本文提出一种对激光雷达点云数据中多分裂电力线（六分裂、八分裂）高精度三维重建的新方法。首先根据本文提出的算法对整体分裂导线点云分别在XOY平面进行直线拟合、在XOZ平面上进行悬链线拟合,得到的曲线方程作为中心线,然后计算出各点相对于中心线的坐标,利用K均值聚类的方法将相对坐标进行聚类来提取出分裂导线所包含的子导线点,最后对各子导线点云用相同的方法在XOY、XOZ平面上进行拟合,得到其最终的曲线方程。经试验表明,本文提出的重建算法具有较好的鲁棒性,能够对多分裂导线进行更为精准地重建。