在城市发展的过程中,为了缓解用地压力,各国都进行了不同形式的造地工程,如填海造陆、填方路基、平山造城等,此类工程扩大了城市用地面积,但也极易引发地面沉降。为了保证工程的安全和城市的长期发展,必须对高填方区域进行沉降监测及相关预测研究。星载合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR）技术因其覆盖范围广、全天时、全天候、高精度、高空间分辨率、成本低等优势被广泛应用于地面沉降监测研究中。然而,由于高填方工程的特殊性,利用InSAR技术进行高填方区域研究仍存在一些问题,如高填方区域地表高程变化较大引发数字高程模型（DEM）误差的问题,沉降原因无法定量分析的问题,基于InSAR监测结果的高填方体沉降预测的研究较少的问题。由此本文以延安新区为例,利用时序InSAR技术对Sentinel-1A数据进行处理,同时引入改进的多基线InSAR DEM重建技术进行DEM误差改正,获取了研究区域地面沉降的时空特征。利用模糊综合评判及聚类分析的方法定量分析了沉降的影响因素,探究了不同预测模型在高填方区域的适用性并预测了研究区域未来五年的沉降发展趋势。研究结果可以为以后的高填方工程提供参考。本文的主要研究内容和成果如下:（1）获取了延安新区2014年10月至2020年12月近6年的时间序列形变。收集了覆盖研究区的两组Sentinel-1A升轨数据,利用短基线干涉测量（SBAS-InSAR）技术和干涉图堆栈（Stacking）技术获取了研究区域地表高程变化,沉降时间序列以及不同时段的地面沉降速率。针对延安新区DEM变化的实际情况,引入了改进的多基线InSAR DEM重建技术进行DEM误差改正。监测结果表明延安新区沉降区域主要集中于填方区,最大沉降速率达到10cm/y,最大累计沉降形变量达到60cm。通过InSAR内部验证、InSAR结果与传统监测结果对比验证,证明了InSAR结果的可靠性。（2）开展了延安新区沉降成因相关性和定量比重分析。基于前期InSAR观测结果以及现场调研结果,综合利用模糊判断和模糊聚类分析方法,构造层次判断矩阵,进而基于层次判断分析法计算出填土固结、建筑荷载、降水和工程施工分别占地面沉降比重的64%、21%、10%、5%,并验证了结果的合理性。（3）开展了延安新区沉降时间序列短期和长期预测研究。利用双曲线模型、Asaoka模型和BP神经网络模型进行了不同时长的沉降预测,通过对预测结果进行分析,得出了不同模型在高填方区域的适用性:双曲线法和BP神经网络方法在短时间内的预测效果较好,其中BP神经网络方法的预测结果优于双曲线法的预测结果;Asaoka方法虽然短期预测效果较差,但是该方法稳定性强,适用于长时段内的地面沉降预测。选取Asaoka模型预测了填埋深度约50米、80米、100米的三个监测点位未来五年的沉降发展曲线,结果显示,三个监测点未来五年基本处于沉降稳定状态,沉降量最大达45cm。