The research approach is to use the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for monitoring the rice crop pattern
Temperature Vegetation Dryness Index (TDVI) for estimating the land surface moisture
and time series data of EVI, LSWI and DVEL were used to map flood distribution. By classification time series data extracted from MODIS images from 2000 to 2011, the study has identified rice cultivation areas frequently affected by drought or flood in the Vietnamese Mekong Delta. This research also determined the suitable rice farming systems for 9 agricultural ecology zones as well as the solutions to integrate different indices as ND VI, TVDI and LSWI for monitoring rice farming system related to drought and flood impacts. The datasets of rice farming system, drought and flood in the Vietnamese Mekong Delta and the approach using remote sensing technology achieved from this research are helpful that can be applied for agriculture management and land use planning in this area.ứng dụng chỉ số khác biệt thực vật NDVI để giám sát biến động cơ cấu mùa vụ, chỉ số khô hạn thực vật TVDI để ước lượng độ ẩm của đất bề mặt, phân loại chuỗi đa thời gian các giá trị EVI, LSWI và DVEL để thành lập bản đồ phân bố ngập lũ. Thông qua việc phân loại chuỗi dữ liệu MODIS đa thời gian từ năm 2000 đến 2011, nghiên cứu đã xác định được các vùng canh tác thường xuyên chịu ảnh hưởng của khô hạn hay ngập lũ ở Đồng bằng sông Cửu Long. Nghên cứu cũng xác định được các mô hình canh tác lúa phù hợp trên 9 phân vùng sinh thái nông nghiệp, đồng thời đưa ra giải pháp theo hướng tiếp cận mới áp dụng tích hợp các thuật toán tính toán các chỉ số NDVI, TVDI và LSWI để giám sát các biến động về cơ cấu mùa vụ, khô hạn và ngập lũ vùng Đông bằng sông Cửu Long và phương pháp tiếp cận bằng công nghệ viễn thám được đề xuất trong nghiên cứu này là hữu ích và có thể áp dụng được trong thực tiễn quản lý nông nghiệp và quy trình sử dụng đất của vùng.