受资源分布和清洁能源发展的影响,国家加快了高压、超高压及特高压输电线路的建设,输电线路作为电能输送的关键角色,其走廊通道中电力元素空间关系的自动分析是提高电力运维效率和质量的必要手段。近年来,关于输电走廊的多种研究诸如三维建模、风险检测等也逐渐涌现,这些研究的实现基础都来自于相关电力元素的解析。由此可见,走廊空间中线塔元素的鲁棒解析具有十分重要的意义和工程应用价值。本文围绕输电走廊中电塔和电力线元素的解析识别方法展开,首先利用下采样缩减点云数量,以提高后续算法的效率,并通过滤波方法剔除了机载LiDAR扫描数据中存在的少量离群点。其次,通过空间网格化来降低复杂环境下地形蜿蜒起伏对解析算法的影响。接下来,将输电走廊环境分为电塔环境和电力线环境分别进行元素解析。通过分析输电走廊空间结构特性,基于点云高差特征和连续性特征实现了电塔要素预提取;以分层切片结合k-means聚类确定电塔平面中心坐标,并联合电塔横单长度构建优化模型,将优化模型作用于电塔要素预提取的结果上,实现电塔要素的优化识别。基于电塔要素提取结果,面对以折线分布的输电走廊,提出通过区域分割将折线形的输电走廊划分为多个直线型的单档数据,降低了数据处理难度。而后通过分析电力线点云的空间结构特征,提出了一种逆向搜索算法锁定电力线所在网格空间,有效避免了地物点对提取精度的影响,再对经典的DBSCAN聚类算法进行改进,提出搜索方向固定的FD-DBSCAN算法使之高效精确地从电力线集合中识别解析出单股电力线。通过多组不同环境下的输电走廊数据进行实验仿真,验证了算法在不同地形、不同塔型情况下的对电力元素解析的精确度和鲁棒性。