La estimación de precipitación por satélite en tiempo casi real es indispensable en áreas donde no hay mediciones en el suelo disponibles. En este estudio, se compararon y evaluaron dos productos en tiempo casi real del Centro de Hidrometeorología y Teledetección de la Universidad de California, Irvine: PERSIANN-CCS (Estimación de Precipitación a partir de Información Teledetectada utilizando Redes Neuronales Artificiales - Sistema de Clasificación de Nubes) y PDIR-Now (PERSIANN-Tasa de Lluvia Infrarroja Dinámica en Tiempo Casi Real) contra IMERG Final (Recuperaciones Integradas de Múltiples Satélites para la Medición Global de Precipitación - Ejecución Final) desde 2015 hasta 2020 sobre la Cuenca y Delta del Río Mekong (MRB) utilizando una resolución espacial de 0.1 por 0.1 y a una escala diaria. PERSIANN-CDR (Registro de Datos Climáticos PERSIANN) también se incluyó en la evaluación, pero no se comparó con los productos en tiempo real. En esta evaluación, PDIR-Now mostró un rendimiento superior al de PERSIANN-CCS, y el rendimiento de PERSIANN-CDR se consideró satisfactorio. La segunda parte del estudio consistió en realizar una prueba de tendencia de Mann-Kendall de índices de precipitación extrema utilizando 38 años de datos de PERSIANN-CDR sobre el MRB. Este análisis de tendencia anual mostró que la precipitación extrema sobre los percentiles 95 y 99 ha disminuido en la Cuenca Superior del Río Mekong, y el número consecutivo de días húmedos ha aumentado en la Cuenca Inferior del Río Mekong.