Tutkimuksessa esiteltiin tila- ja metsikkötason tarkastelut yhdistävä suunnittelumenetelmä, jossa metsiköiden käsittelyohjelmien määrittämiseen vaikuttavat paitsi metsikkötason tavoitemuuttujien arvot myös tilatason rajoitteet. Metsikkötason optimointiongelmat tehtiin toisistaan riippuviksi tilatason rajoitteiden varjohintojen avulla. Rajoitteiden avulla voidaan vaikuttaa esimerkiksi hakkuumäärien ajalliseen jakautumiseen. Menetelmän etu on jatkuvien metsikkötason päätösmuuttujien käyttö, jolla tarkoitetaan sitä, että ne voivat saada lähes minkä tahansa arvon niiden vaihteluväliltä. Tämä tuo tehokkuusetuja verrattuna normaaliin tilatason suunnittelumalliin, jossa metsiköille simuloidaan etukäteen rajallinen määrä käsittelyvaihtoehtoja. Menetelmän toimintaa havainnollistettiin kahdelle esimerkkitilalle tehdyillä laskelmilla, joissa esitellyn menetelmän ja tyypillisten käytössä olevien suunnittelumallien eroksi nykyarvolla mitattuna tuli noin 20 %. Tämä ero johtui suurelta osin siitä, että esitellyssä mallissa kunkin metsikön käsittely valitaan periaatteessa kaikkien mahdollisten vaihtoehtojen joukosta, kun taas perinteisissä suunnittelumalleissa valitaan paras muutamasta etukäteen tuotetusta käsittelyvaihtoehdosta. Jatkuvien päätösmuuttujien käyttö tuo lisää joustavuutta ja tarkkuutta käsittelyjen määrittelyyn. Menetelmän suurin ongelma on rajoitemuuttujien suuri herkkyys varjohinnoille joissakin suunnitteluongelmissa, minkä vuoksi menetelmä ei aina päädy käypään ratkaisuun, vaikka sellainen olisi olemassa. Näissä tilanteissa suunnittelijan tulee muuttaa menetelmän parametreja, mikä vaatii ammattitaitoa.
Tutkimuksessa testattiin sellaista metsäsuunnittelman laadintatekniikkaa, jossa ei käytetä lainkaan perinteisiä metsikkökuvioita. Puustotunnukset tulkittiin kuusikulmion muotoisille pikseleille käyttäen laserkeilausaineistoa ja joukkoa suunnittelualueen läheltä mitattuja maastokoealoja. Lisäksi käytettiin digitaalista väri-infrakuvaa, jonka avulla pääteltiin, oliko tietty pikseli metsäpeitteetön, havupuustoinen vai lehtipuustoinen. Tutkimuksessa verrattiin kolmea pikselikokoa: 294 m2, 591 m2 ja 1182 m2. Puustotunnusten tulkintamenetelmässä jokaiselle pikselille valittiin 50 ”lähintä” koealaa. Läheisyyttä mitattiin laser- ja väri-infra-aineistosta lasketuilla muuttujilla. Tulkintapikselille valittujen koealojen puustotunnusten ja laserpulsseista laskettujen muuttujien välille sovitettiin ennustin, jolla tulkintapikselin puustotunnukset saatiin laserpulsseja luonnehtivien muuttujien funktiona. Tulkintapikseleille simuloitiin vaihtoehtoisia käsittelyohjelmia kahdeksi 5-vuotiskaudeksi. Pikseleistä muodostettiin yhtenäisiä käsittely-yksiköitä spatiaalisen optimoinnin keinoin. Tulosten mukaan menetelmä on teknisesti toimiva, joskin osa käsittelykuvioista on varsin pieniä, ja käsittelykuvion sisälle voi jäädä käsittelemättömiä pikseleitä. Tämän tulkittiin olevan seurausta metsäalueen puuston heterogeenisuudesta eikä niinkään menetelmän kyvyttömyydestä ryhmittää metsän piirteitä ja käsittelyjä spatiaalisesti. Suurin pikselikoko tuotti vähiten sirpaleisen hakkuuehdotuksen, mutta pienin pikselikoko taas tuotti suurimman nettotulojen nykyarvon, kun hakkuukertymä vakioitiin.