Ilmaston lämpeneminen, biologisen monimuotoisuuden väheneminen ja luonnon häiriöiden lisääntyminen korostavat kestävän metsänhoidon tarvetta, mikä edellyttää puiden kasvun ja kilpailun ymmärtämistä. Tämä väitöskirja pyrkii kehittämään menetelmiä runkojen ja latvusten kasvun sekä kilpailun arvioimiseksi laserkeilausaineistojen avulla, tutkien niiden soveltuvuutta kilpailudynamiikan ja kasvumallien arviointiin metsäkuvioilla. Tutkimuksessa I kehitettiin menetelmiä runko- ja latvuskilpailun arviointiin maalaserskannauksen (TLS) avulla ja tutkittiin harvennuskäsittelyjen vaikutuksia kilpailuun mäntyvaltaisissa (Pinus sylvestris L.) metsissä. Tulokset osoittivat, että TLS mahdollistaa puun latvusominaisuuksien ja kasvutilan tarkemman arvioinnin, tarjoten uuden näkökulman puiden välisen kilpailun ymmärtämiseen. Tutkimuksessa II tarkasteltiin kaksiaikaisten TLS- ja matalakorkeuksisen ilmalaserskannauksen (ALS) aineistojen käyttöä yksittäin ja yhdistettynä runkotilavuuden kasvun (ΔV) ja latvusrakenteen (sekä sen muutoksen) välisen suhteen arvioimiseksi 7 vuoden ajanjaksolla. Tulokset osoittivat, että multisensoriset laserkeilausaineistot voivat toimia tehokkaina välineinä ΔV:n ja latvusrakenteen välisen suhteen arvioinnissa. Tutkimuksessa III tarkasteltiin TLS- ja matalan ALS-aineiston käyttökelpoisuutta yksittäisten puiden kilpailustressin kuvaamiseen kahdella lähestymistavalla: objektipohjaisella ja pistepilvipohjaisella. Objektipohjaiset kilpailuindeksit (CI:t) korreloivat vahvemmin maastopohjaisten CI-arvojen kanssa ja olivat johdonmukaisempia TLS- ja ALS-aineistojen välillä. Yhteenvetona tämä väitöskirja osoittaa, että kehitetyt laserkeilausmenetelmät soveltuvat puiden kasvun ja kilpailun arviointiin, parantaen ymmärrystä puiden kasvusta ja niiden reaktioista ympäröivään kilpailuun. Tulokset tarjoavat konkreettisia askelia kohti tarkempaa ja tehokkaampaa metsänhoitoa, vaikka menetelmien jatkokehitys on tarpeen niiden soveltamiseksi eri metsäekosysteemeissä.